Editor Downcodes akan membawa Anda memahami dua fungsi yang digunakan untuk mendeteksi nilai yang hilang di pandas pustaka pemrosesan data Python: isna() dan isnull(). Fungsi kedua fungsi ini sama persis, keduanya mengembalikan objek Boolean dengan bentuk yang sama dengan data aslinya, yang digunakan untuk menunjukkan apakah setiap elemen dalam data merupakan nilai yang hilang. Mereka ada agar kompatibel dengan idiom bahasa pemrograman yang berbeda (seperti bahasa R) dan untuk memudahkan pengguna berpindah alat analisis data. Artikel ini akan menjelaskan secara rinci skenario penggunaan, poin umum, sintaksis, dan saran pemilihan kedua fungsi ini. Melalui contoh kode dan deskripsi skenario aplikasi, artikel ini akan membantu Anda lebih memahami dan menggunakan dua fungsi panda penting ini serta meningkatkan efisiensi pemrosesan data.
Dalam panda perpustakaan pemrosesan data Python, isna() dan isnull() keduanya merupakan fungsi yang digunakan untuk mendeteksi nilai yang hilang. Kedua fungsi ini identik secara fungsional. Keduanya mengembalikan objek Boolean dengan bentuk yang sama seperti data asli, yang menunjukkan apakah setiap elemen dalam data merupakan nilai yang hilang. Namun meskipun fungsinya sama, menyediakan dua fungsi dengan nama berbeda adalah untuk membuat panda konsisten dengan idiom dalam bahasa lain (seperti bahasa R), sehingga mengurangi biaya pembelajaran bagi pengguna untuk beralih di antara bahasa analisis data yang berbeda.
Secara khusus, fungsi isnull() adalah fungsi yang awalnya dimiliki panda, sedangkan isna() diperkenalkan kemudian agar konsisten dengan konvensi penamaan dalam bahasa R. Oleh karena itu, dalam hal kebiasaan penggunaan, pengguna yang berbeda dapat memilih untuk menggunakan salah satu dari kedua fungsi ini berdasarkan preferensi latar belakang mereka sendiri.
Meskipun tidak ada perbedaan fungsional antara isna() dan isnull(), memahami skenario penggunaannya dapat membantu kami melakukan analisis data dengan lebih efektif. Dalam pemrosesan data sehari-hari, kita sering kali perlu mendeteksi dan memproses nilai yang hilang, dan secara efektif mengidentifikasi data mana yang hilang, yang mana hal ini sangat penting untuk pembersihan dan analisis data selanjutnya.
Pertama, kedua fungsi tersebut dapat diterapkan ke objek DataFrame dan Series di perpustakaan pandas. Baik beroperasi pada seluruh kumpulan data atau kolom tertentu dalam kumpulan data, mereka dapat mengembalikan objek Boolean, dengan True mewakili nilai yang hilang (seperti NaN, None, dll.), dan False mewakili nilai yang tidak hilang.
Misalnya:
impor panda sebagai pd
impor numpy sebagai np
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
mencetak(df.isnull())
cetak(df.isna())
Kode di atas akan menampilkan dua Boolean DataFrame yang identik, menunjukkan apakah setiap posisi data asli memiliki nilai yang hilang.
Meskipun isna() dan isnull() melakukan hal yang sama, keduanya juga konsisten secara sintaksis karena keduanya tidak menerima argumen apa pun (selain objek yang dipanggil). Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan antara keduanya dalam hal kemudahan penggunaan.
Dalam penggunaan sebenarnya, memilih isna() atau isnull() terutama bergantung pada preferensi pribadi dan aturan konvensional tim proyek. Jika Anda sudah mulai menggunakan salah satu metode ini dalam tim atau proyek tertentu, disarankan untuk terus menggunakannya untuk menjaga konsistensi kode.
Dalam tahap pembersihan dan prapemrosesan data, mengidentifikasi dan menangani nilai yang hilang merupakan langkah yang sangat penting. Misalnya, kita dapat menggunakan isna() atau isnull() untuk memfilter semua baris yang berisi nilai yang hilang, lalu memutuskan apakah akan menghapus baris tersebut atau mengisi nilai yang hilang tersebut berdasarkan kebutuhan analisis data. Selain itu, sebelum melakukan analisis statistik atau pelatihan model pembelajaran mesin, penanganan nilai yang hilang juga merupakan langkah penting untuk meningkatkan kualitas data dan memastikan keakuratan hasil analisis.
Fungsi isna() dan isnull() pada panda sama persis. Keduanya digunakan untuk mendeteksi nilai yang hilang pada data. Kedua fungsi tersebut disediakan terutama untuk memperhitungkan kebiasaan penggunaan pengguna yang berbeda. Dalam penerapan praktis, salah satu dari mereka dapat dipilih berdasarkan preferensi pribadi atau tim. Menguasai kedua fungsi tersebut dapat membantu kita lebih fleksibel dalam mengidentifikasi dan menangani nilai-nilai yang hilang dalam pengolahan data, yang merupakan salah satu keterampilan dasar di bidang analisis data dan ilmu data.
1. Apa fungsi isna() dan isnull()?
isna() dan isnull() keduanya merupakan fungsi dalam Python yang digunakan untuk memeriksa apakah datanya null. Keduanya memiliki fungsi yang sama dan dapat membantu kita menentukan nilai yang hilang pada kumpulan data.
2. Apa saja skenario penerapan isna() dan isnull()?
Kedua fungsi ini sangat umum digunakan dalam analisis data dan pengolahan data. Misalnya saja pada saat proses pembersihan data, biasanya kita perlu memeriksa apakah ada nilai yang hilang pada kumpulan data agar kita dapat menanganinya dengan tepat. Fungsi isna() dan isnull() dapat membantu kita menemukan lokasi nilai yang hilang dengan cepat.
3. Apa perbedaan antara isna() dan isnull()?
Meskipun isna() dan isnull() secara fungsional identik dan keduanya dapat digunakan untuk memeriksa nilai yang hilang, keduanya berasal dari perpustakaan yang berbeda. Fungsi isna() adalah fungsi di perpustakaan Pandas, dan fungsi isnull() adalah fungsi di perpustakaan NumPy.
Meskipun kedua fungsi tersebut dapat digunakan secara bergantian, penggunaan fungsi isna() lebih disarankan karena pustaka Pandas menyediakan fungsi pemrosesan dan analisis data yang lebih kaya. Selain itu, fungsi isna() lebih sesuai dengan konvensi penamaan perpustakaan Pandas, menjadikan kode lebih terpadu dan mudah dipahami. Oleh karena itu, disarankan untuk menggunakan fungsi isna() di proyek Pandas untuk memeriksa nilai yang hilang.
Saya berharap penjelasan editor Downcodes dapat membantu Anda lebih memahami dan menggunakan fungsi isna() dan isnull() di pandas. Dalam aplikasi praktis, penggunaan kedua fungsi ini secara fleksibel dapat secara efektif meningkatkan efisiensi pemrosesan data Anda.