Downcodes のエディターでは、Python データ処理ライブラリ pandas で欠損値を検出するために使用される 2 つの関数、isna() と isnull() を理解することができます。これら 2 つの関数の機能はまったく同じで、どちらも元のデータと同じ形状のブール オブジェクトを返します。これは、データ内の各要素が欠損値であるかどうかを示すために使用されます。これらは、さまざまなプログラミング言語 (R 言語など) のイディオムと互換性を持ち、ユーザーがデータ分析ツールを切り替えるのを容易にするために存在します。この記事では、コード例とアプリケーション シナリオの説明を通じて、これら 2 つの関数の使用シナリオ、共通点、構文、選択の提案について詳しく説明し、これら 2 つの重要な pandas 関数をよりよく理解して使用し、データ処理効率を向上させるのに役立ちます。
Python のデータ処理ライブラリ pandas では、isna() と isnull() はどちらも欠損値を検出するために使用される関数です。これら 2 つの関数は機能的には同じで、どちらも元のデータと同じ形状のブール オブジェクトを返し、データ内の各要素が欠損値であるかどうかを示します。ただし、機能は同じであるにもかかわらず、名前の異なる 2 つの関数を提供することは、panda を他の言語 (R 言語など) のイディオムと整合性を持たせ、それによってユーザーが異なるデータ分析言語を切り替える学習コストを削減するためです。
具体的には、isnull() 関数は pandas が元々持っていた関数ですが、isna() は R 言語の命名規則に合わせて後から導入された関数です。したがって、使用習慣の観点からは、さまざまなユーザーがそれぞれの背景設定に基づいて、これら 2 つの機能のいずれかを使用することを選択する可能性があります。
isna() と isnull() の間に機能的な違いはありませんが、それらの使用シナリオを理解することは、データ分析をより効果的に実行するのに役立ちます。日常のデータ処理では、多くの場合、欠損値を検出して処理し、どのデータが欠落しているかを効果的に特定する必要があります。これは、その後のデータのクリーニングと分析にとって非常に重要です。
まず、両方の関数を pandas ライブラリの DataFrame オブジェクトと Series オブジェクトに適用できます。データ セット全体を操作するか、データ セット内の特定の列を操作するかに関係なく、ブール オブジェクトを返すことができます。True は欠損値 (NaN、None など) を表し、False は欠損していない値を表します。
例えば：
パンダをPDとしてインポート
numpyをnpとしてインポート
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
print(df.isnull())
print(df.isna())
上記のコードは 2 つの同一のブール データフレームを出力し、元のデータの各位置に欠損値があるかどうかを示します。
isna() と isnull() は同じことを行いますが、どちらも (呼び出し先のオブジェクト以外の) 引数を受け入れないという点で構文的に一貫しています。このことから、両者の使いやすさに差はないことがわかります。
実際の使用において、isna() または isnull() の選択は主に個人的な好みとプロジェクト チームの従来のルールによって決まります。チーム内または特定のプロジェクトでこれらのメソッドのいずれかの使用をすでに開始している場合は、コードの一貫性を維持するために、引き続き使用することをお勧めします。
データのクリーニングと前処理の段階では、欠損値を特定して処理することが非常に重要なステップです。たとえば、isna() または isnull() を使用して欠損値を含むすべての行をフィルターで除外し、データ分析のニーズに基づいてこれらの行を削除するか欠損値を埋めるかを決定できます。さらに、統計分析や機械学習モデルのトレーニングを実行する前に、欠損値を処理することも、データ品質を向上させ、分析結果の精度を確保するための重要なステップです。
pandas の isna() と isnull() の関数はまったく同じで、どちらもデータ内の欠損値を検出するために使用されます。 2 つの機能は、主にさまざまなユーザーの使用習慣を考慮して提供されています。実際のアプリケーションでは、個人またはチームの好みに基づいていずれかを選択できます。これら 2 つの機能をマスターすると、データ分析およびデータ サイエンス分野の基本スキルの 1 つであるデータ処理において、より柔軟に欠損値を特定して処理できるようになります。
1. isna() 関数と isnull() 関数とは何ですか?
isna() と isnull() はどちらも、データが null かどうかを確認するために使用される Python の関数です。どちらも同じ機能を持ち、データセット内の欠損値を特定するのに役立ちます。
2. isna() と isnull() の適用シナリオは何ですか?
これら 2 つの関数は、データ分析とデータ処理で非常に一般的に使用されます。たとえば、データ クリーニング プロセスでは、通常、データ セットに欠損値があるかどうかを確認して、それに応じて処理できるようにする必要があります。 isna() 関数と isnull() 関数は、欠損値の場所を迅速に特定するのに役立ちます。
3. isna() と isnull() の違いは何ですか?
isna() と isnull() は機能的に同一であり、どちらも欠損値のチェックに使用できますが、由来するライブラリが異なります。 isna() 関数は Pandas ライブラリの関数であり、isnull() 関数は NumPy ライブラリの関数です。
2 つの関数は互換的に使用できますが、Pandas ライブラリの方が豊富なデータ処理および分析関数を提供するため、isna() 関数を使用することをお勧めします。さらに、 isna() 関数は Pandas ライブラリの命名規則により準拠しており、コードがより統一され、理解しやすくなっています。したがって、Pandas プロジェクトで isna() 関数を使用して欠損値をチェックすることをお勧めします。
Downcodes の編集者による説明が、pandas の isna() 関数と isnull() 関数の理解と使用に役立つことを願っています。実際のアプリケーションでは、これら 2 つの機能を柔軟に使用することで、データ処理効率を効果的に向上させることができます。