Редактор Downcodes поможет вам понять две функции, используемые для обнаружения пропущенных значений в пандах библиотеки обработки данных Python: isna() и isnull(). Функции этих двух функций абсолютно одинаковы. Обе они возвращают логический объект той же формы, что и исходные данные, который используется для указания того, является ли каждый элемент данных пропущенным значением. Они существуют для совместимости с идиомами разных языков программирования (например, языка R) и для облегчения пользователям переключения инструментов анализа данных. В этой статье подробно объясняются сценарии использования, общие моменты, синтаксис и предложения по выбору этих двух функций. С помощью примеров кода и описаний сценариев приложений это поможет вам лучше понять и использовать эти две важные функции pandas и повысить эффективность обработки данных.
В библиотеке обработки данных Python pandas функции isna() и isnull() используются для обнаружения пропущенных значений. Эти две функции функционально идентичны. Обе они возвращают логический объект той же формы, что и исходные данные, указывая, является ли каждый элемент данных пропущенным значением. Однако, хотя их функции одинаковы, предоставление двух функций с разными именами позволяет сделать pandas совместимыми с идиомами других языков (например, языка R), тем самым снижая стоимость обучения пользователей для переключения между разными языками анализа данных.
В частности, функция isnull() — это функция, которая изначально была в pandas, а isna() была введена позже, чтобы соответствовать соглашению об именах в языке R. Таким образом, с точки зрения привычек использования разные пользователи могут выбрать любую из этих двух функций в зависимости от своих собственных предпочтений.
Хотя функциональной разницы между isna() и isnull() нет, понимание сценариев их использования может помочь нам более эффективно выполнять анализ данных. При ежедневной обработке данных нам часто необходимо обнаруживать и обрабатывать пропущенные значения, а также эффективно определять, какие данные отсутствуют, что имеет решающее значение для последующей очистки и анализа данных.
Во-первых, обе функции можно применять к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas. Независимо от того, работают ли они со всем набором данных или с определенным столбцом в наборе данных, они могут возвращать логический объект, где True представляет пропущенные значения (например, NaN, None и т. д.), а False представляет непропущенные значения.
Например:
импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
печать (df.isnull())
печать (df.isna())
Приведенный выше код выведет два идентичных логических фрейма данных, показывая, имеет ли каждая позиция исходных данных пропущенное значение.
Хотя isna() и isnull() делают одно и то же, они также синтаксически согласованы в том смысле, что ни один из них не принимает никаких аргументов (кроме объекта, для которого они вызываются). Это показывает, что между ними нет никакой разницы с точки зрения простоты использования.
В реальном использовании выбор isna() или isnull() в основном зависит от личных предпочтений и общепринятых правил проектной группы. Если вы уже начали использовать один из этих методов внутри команды или в определенном проекте, рекомендуется продолжить его использование, чтобы сохранить согласованность кода.
На этапе очистки и предварительной обработки данных очень важным шагом является выявление и обработка пропущенных значений. Например, мы можем использовать isna() или isnull(), чтобы отфильтровать все строки, содержащие пропущенные значения, а затем решить, удалять ли эти строки или заполнить эти пропущенные значения, исходя из потребностей анализа данных. Кроме того, перед выполнением статистического анализа или обучения модели машинного обучения обработка пропущенных значений также является ключевым шагом для улучшения качества данных и обеспечения точности результатов анализа.
Функции isna() и isnull() в pandas абсолютно одинаковы. Они обе используются для обнаружения пропущенных значений в данных. Эти две функции предусмотрены главным образом для того, чтобы принять во внимание привычки использования разных пользователей. В практических приложениях любой из них может быть выбран на основе личных или групповых предпочтений. Освоение этих двух функций может помочь нам более гибко выявлять и обрабатывать пропущенные значения при обработке данных, что является одним из основных навыков в области анализа данных и науки о данных.
1. Что такое функции isna() и isnull()?
isna() и isnull() — это функции в Python, используемые для проверки того, являются ли данные нулевыми. Оба имеют одну и ту же функцию и могут помочь нам определить недостающие значения в наборе данных.
2. Каковы сценарии применения isna() и isnull()?
Эти две функции очень часто используются при анализе и обработке данных. Например, в процессе очистки данных нам обычно необходимо проверить, есть ли в наборе данных пропущенные значения, чтобы мы могли обработать их соответствующим образом. Функции isna() и isnull() могут помочь нам быстро найти местонахождение пропущенных значений.
3. В чем разница между isna() и isnull()?
Хотя isna() и isnull() функционально идентичны и могут использоваться для проверки пропущенных значений, они происходят из разных библиотек. Функция isna() — это функция библиотеки Pandas, а функция isnull() — это функция библиотеки NumPy.
Хотя эти две функции можно использовать взаимозаменяемо, использование функции isna() более рекомендуется, поскольку библиотека Pandas предоставляет более широкие функции обработки и анализа данных. Кроме того, функция isna() больше соответствует соглашению об именах библиотеки Pandas, что делает код более унифицированным и понятным. Поэтому рекомендуется использовать функцию isna() в проектах Pandas для проверки пропущенных значений.
Я надеюсь, что объяснение редактора Downcodes поможет вам лучше понять и использовать функции isna() и isnull() в pandas. В практических приложениях гибкое использование этих двух функций может эффективно повысить эффективность обработки данных.