O editor de Downcodes levará você a entender as duas funções usadas para detectar valores ausentes na biblioteca de processamento de dados Python pandas: isna() e isnull(). As funções dessas duas funções são exatamente as mesmas. Ambas retornam um objeto booleano com a mesma forma dos dados originais, que é usado para indicar se cada elemento nos dados é um valor ausente. Eles existem para serem compatíveis com os idiomas de diferentes linguagens de programação (como a linguagem R) e para facilitar aos usuários a troca de ferramentas de análise de dados. Este artigo explicará detalhadamente os cenários de uso, pontos comuns, sintaxe e sugestões de seleção dessas duas funções. Por meio de exemplos de código e descrições de cenários de aplicativos, ajudará você a entender e usar melhor essas duas funções importantes do pandas e a melhorar a eficiência do processamento de dados.
Na biblioteca de processamento de dados do Python, pandas, isna() e isnull() são funções usadas para detectar valores ausentes. Essas duas funções são funcionalmente idênticas. Ambas retornam um objeto booleano com a mesma forma dos dados originais, indicando se cada elemento nos dados é um valor ausente. No entanto, embora suas funções sejam as mesmas, fornecer duas funções com nomes diferentes é tornar os pandas consistentes com expressões idiomáticas em outras línguas (como a linguagem R), reduzindo assim o custo de aprendizagem para os usuários alternarem entre diferentes linguagens de análise de dados.
Especificamente, a função isnull() é uma função que os pandas tinham originalmente, enquanto isna() foi introduzida posteriormente para ser consistente com a convenção de nomenclatura na linguagem R. Portanto, em termos de hábitos de utilização, diferentes utilizadores podem optar por utilizar qualquer uma destas duas funções com base nas suas próprias preferências de fundo.
Embora não haja diferença funcional entre isna() e isnull(), compreender seus cenários de uso pode nos ajudar a realizar análises de dados de forma mais eficaz. No processamento diário de dados, muitas vezes precisamos detectar e processar valores ausentes e identificar efetivamente quais dados estão faltando, o que é crucial para a posterior limpeza e análise de dados.
Primeiro, ambas as funções podem ser aplicadas a objetos DataFrame e Series na biblioteca pandas. Seja operando em todo o conjunto de dados ou em uma determinada coluna do conjunto de dados, eles podem retornar um objeto booleano, onde True representa valores ausentes (como NaN, None, etc.) e False representa valores não ausentes.
Por exemplo:
importar pandas como pd
importar numpy como np
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
imprimir(df.isnull())
imprimir(df.isna())
O código acima produzirá dois DataFrames booleanos idênticos, mostrando se cada posição dos dados originais possui um valor ausente.
Embora isna() e isnull() façam a mesma coisa, eles também são sintaticamente consistentes, pois nenhum deles aceita nenhum argumento (além do objeto no qual são chamados). Isso mostra que não há diferença entre os dois em termos de facilidade de uso.
No uso real, a escolha de isna() ou isnull() depende principalmente da preferência pessoal e das regras convencionais da equipe do projeto. Se você já começou a usar um desses métodos dentro de uma equipe ou em um determinado projeto, é recomendado continuar usando-o para manter a consistência do código.
Na fase de limpeza e pré-processamento de dados, identificar e tratar os valores faltantes é uma etapa muito importante. Por exemplo, podemos usar isna() ou isnull() para filtrar todas as linhas que contêm valores ausentes e, em seguida, decidir se excluiremos essas linhas ou preencheremos esses valores ausentes com base nas necessidades de análise de dados. Além disso, antes de realizar análises estatísticas ou treinamento de modelos de aprendizado de máquina, o tratamento de valores ausentes também é uma etapa fundamental para melhorar a qualidade dos dados e garantir a precisão dos resultados da análise.
As funções de isna() e isnull() em pandas são exatamente as mesmas. Ambas são usadas para detectar valores ausentes nos dados. As duas funções são fornecidas principalmente para levar em consideração os hábitos de uso de diferentes usuários. Em aplicações práticas, qualquer um deles pode ser escolhido com base na preferência pessoal ou da equipe. Dominar essas duas funções pode nos ajudar a identificar e lidar com mais flexibilidade com valores ausentes no processamento de dados, que é uma das habilidades básicas no campo da análise de dados e da ciência de dados.
1. O que são funções isna() e isnull()?
isna() e isnull() são funções em Python usadas para verificar se os dados são nulos. Ambos têm a mesma função e podem nos ajudar a determinar os valores ausentes no conjunto de dados.
2. Quais são os cenários de aplicação de isna() e isnull()?
Essas duas funções são muito comumente usadas na análise e processamento de dados. Por exemplo, durante o processo de limpeza de dados, geralmente precisamos verificar se há valores ausentes no conjunto de dados para que possamos tratá-los adequadamente. As funções isna() e isnull() podem nos ajudar a localizar rapidamente a localização dos valores ausentes.
3. Qual é a diferença entre isna() e isnull()?
Embora isna() e isnull() sejam funcionalmente idênticos e possam ser usados para verificar valores ausentes, eles se originam de bibliotecas diferentes. A função isna() é uma função da biblioteca Pandas, e a função isnull() é uma função da biblioteca NumPy.
Embora as duas funções possam ser usadas de forma intercambiável, o uso da função isna() é mais recomendado porque a biblioteca Pandas fornece funções mais ricas de processamento e análise de dados. Além disso, a função isna() está mais alinhada com a convenção de nomenclatura da biblioteca Pandas, tornando o código mais unificado e compreensível. Portanto, é recomendado usar a função isna() em projetos Pandas para verificar valores ausentes.
Espero que a explicação do editor de Downcodes possa ajudá-lo a entender e usar melhor as funções isna() e isnull() em pandas. Em aplicações práticas, o uso flexível dessas duas funções pode efetivamente melhorar a eficiência do processamento de dados.