L'éditeur de Downcodes vous fera comprendre les deux fonctions utilisées pour détecter les valeurs manquantes dans la bibliothèque de traitement de données Python pandas : isna() et isnull(). Les fonctions de ces deux fonctions sont exactement les mêmes. Elles renvoient toutes deux un objet booléen avec la même forme que les données d'origine, qui est utilisé pour indiquer si chaque élément des données est une valeur manquante. Ils existent pour être compatibles avec les idiomes de différents langages de programmation (tels que le langage R) et pour faciliter le changement d'outil d'analyse de données par les utilisateurs. Cet article expliquera en détail les scénarios d'utilisation, les points communs, la syntaxe et les suggestions de sélection de ces deux fonctions, à travers des exemples de code et des descriptions de scénarios d'application, il vous aidera à mieux comprendre et utiliser ces deux fonctions pandas importantes et à améliorer l'efficacité du traitement des données.
Dans la bibliothèque de traitement de données de Python pandas, isna() et isnull() sont toutes deux des fonctions utilisées pour détecter les valeurs manquantes. Ces deux fonctions sont fonctionnellement identiques. Elles renvoient toutes deux un objet booléen avec la même forme que les données d'origine, indiquant si chaque élément des données est une valeur manquante. Cependant, bien que leurs fonctions soient les mêmes, fournir deux fonctions avec des noms différents vise à rendre les pandas cohérents avec les idiomes d'autres langages (tels que le langage R), réduisant ainsi le coût d'apprentissage pour les utilisateurs qui doivent basculer entre différents langages d'analyse de données.
Plus précisément, la fonction isnull() est une fonction que les pandas possédaient à l'origine, tandis que isna() a été introduite plus tard pour être cohérente avec la convention de dénomination du langage R. Par conséquent, en termes d'habitudes d'utilisation, différents utilisateurs peuvent choisir d'utiliser l'une ou l'autre de ces deux fonctions en fonction de leurs propres préférences d'arrière-plan.
Bien qu'il n'y ait aucune différence fonctionnelle entre isna() et isnull(), comprendre leurs scénarios d'utilisation peut nous aider à effectuer une analyse des données plus efficacement. Dans le traitement quotidien des données, nous devons souvent détecter et traiter les valeurs manquantes, et identifier efficacement les données manquantes, ce qui est crucial pour le nettoyage et l'analyse ultérieurs des données.
Premièrement, les deux fonctions peuvent être appliquées aux objets DataFrame et Series dans la bibliothèque pandas. Qu'ils opèrent sur l'ensemble des données ou sur une certaine colonne de l'ensemble de données, ils peuvent renvoyer un objet booléen, où True représente les valeurs manquantes (telles que NaN, None, etc.) et False représente les valeurs non manquantes.
Par exemple:
importer des pandas en tant que PD
importer numpy en tant que np
df = pd.DataFrame({'A' : [1, np.nan, 3], 'B' : [4, 5, np.nan]})
print(df.isnull())
print(df.isna())
Le code ci-dessus produira deux DataFrames booléens identiques, indiquant si chaque position des données d'origine a une valeur manquante.
Bien que isna() et isnull() fassent la même chose, ils sont également syntaxiquement cohérents dans le sens où aucun d'eux n'accepte aucun argument (autre que l'objet sur lequel ils sont appelés). Cela montre qu’il n’y a aucune différence entre les deux en termes de facilité d’utilisation.
En utilisation réelle, le choix de isna() ou isnull() dépend principalement des préférences personnelles et des règles conventionnelles de l'équipe de projet. Si vous avez déjà commencé à utiliser l'une de ces méthodes au sein d'une équipe ou sur un certain projet, il est recommandé de continuer à l'utiliser afin de maintenir la cohérence du code.
Dans la phase de nettoyage et de prétraitement des données, l'identification et la gestion des valeurs manquantes sont une étape très importante. Par exemple, nous pouvons utiliser isna() ou isnull() pour filtrer toutes les lignes contenant des valeurs manquantes, puis décider de supprimer ces lignes ou de remplir ces valeurs manquantes en fonction des besoins de l'analyse des données. De plus, avant d'effectuer une analyse statistique ou une formation de modèle d'apprentissage automatique, la gestion des valeurs manquantes est également une étape clé pour améliorer la qualité des données et garantir l'exactitude des résultats d'analyse.
Les fonctions de isna() et isnull() dans les pandas sont exactement les mêmes. Elles sont toutes deux utilisées pour détecter les valeurs manquantes dans les données. Les deux fonctions sont prévues principalement pour prendre en compte les habitudes d'utilisation des différents utilisateurs. Dans les applications pratiques, n’importe lequel d’entre eux peut être choisi en fonction des préférences personnelles ou de l’équipe. La maîtrise de ces deux fonctions peut nous aider à identifier et gérer avec plus de flexibilité les valeurs manquantes dans le traitement des données, qui est l'une des compétences de base dans le domaine de l'analyse des données et de la science des données.
1. Que sont les fonctions isna() et isnull() ?
isna() et isnull() sont deux fonctions en Python utilisées pour vérifier si les données sont nulles. Les deux ont la même fonction et peuvent nous aider à déterminer les valeurs manquantes dans l'ensemble de données.
2. Quels sont les scénarios d'application d'isna() et isnull() ?
Ces deux fonctions sont très couramment utilisées en analyse et traitement de données. Par exemple, lors du processus de nettoyage des données, nous devons généralement vérifier s'il manque des valeurs dans l'ensemble de données afin de pouvoir les traiter en conséquence. Les fonctions isna() et isnull() peuvent nous aider à localiser rapidement l'emplacement des valeurs manquantes.
3. Quelle est la différence entre isna() et isnull() ?
Bien que isna() et isnull() soient fonctionnellement identiques et puissent tous deux être utilisés pour vérifier les valeurs manquantes, ils proviennent de bibliothèques différentes. La fonction isna() est une fonction de la bibliothèque Pandas et la fonction isnull() est une fonction de la bibliothèque NumPy.
Bien que les deux fonctions puissent être utilisées de manière interchangeable, l'utilisation de la fonction isna() est plus recommandée car la bibliothèque Pandas fournit des fonctions de traitement et d'analyse de données plus riches. De plus, la fonction isna() est plus conforme à la convention de dénomination de la bibliothèque Pandas, rendant le code plus unifié et plus compréhensible. Par conséquent, il est recommandé d'utiliser la fonction isna() dans les projets Pandas pour vérifier les valeurs manquantes.
J'espère que l'explication de l'éditeur de Downcodes pourra vous aider à mieux comprendre et utiliser les fonctions isna() et isnull() dans les pandas. Dans les applications pratiques, une utilisation flexible de ces deux fonctions peut améliorer efficacement l'efficacité de votre traitement des données.