เครื่องมือแก้ไข Downcodes จะพาคุณไปทำความเข้าใจกับสองฟังก์ชันที่ใช้ในการตรวจจับค่าที่หายไปใน Pandas ไลบรารีการประมวลผลข้อมูล Python: isna() และ isnull() ฟังก์ชันของทั้งสองฟังก์ชันจะเหมือนกันทุกประการ ทั้งสองฟังก์ชันส่งคืนวัตถุบูลีนที่มีรูปร่างเดียวกันกับข้อมูลต้นฉบับ ซึ่งใช้เพื่อระบุว่าแต่ละองค์ประกอบในข้อมูลมีค่าหายไปหรือไม่ มีไว้เพื่อให้เข้ากันได้กับสำนวนของภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ (เช่น ภาษา R) และเพื่ออำนวยความสะดวกให้ผู้ใช้เปลี่ยนเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล บทความนี้จะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับสถานการณ์การใช้งาน จุดร่วม ไวยากรณ์ และคำแนะนำในการเลือกของทั้งสองฟังก์ชันนี้ จะช่วยให้คุณเข้าใจและใช้ฟังก์ชันแพนด้าที่สำคัญทั้งสองนี้ได้ดีขึ้น และปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล
ในแพนด้าไลบรารีการประมวลผลข้อมูลของ Python isna() และ isnull() เป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการตรวจจับค่าที่หายไป ฟังก์ชันทั้งสองนี้มีฟังก์ชันการทำงานเหมือนกัน โดยทั้งคู่ส่งคืนออบเจ็กต์บูลีนที่มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูลต้นฉบับ โดยระบุว่าแต่ละองค์ประกอบในข้อมูลมีค่าหายไปหรือไม่ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าฟังก์ชันจะเหมือนกัน แต่การให้สองฟังก์ชันที่มีชื่อต่างกันคือการทำให้แพนด้าสอดคล้องกับสำนวนในภาษาอื่น (เช่น ภาษา R) ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการเรียนรู้สำหรับผู้ใช้ในการสลับระหว่างภาษาการวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกัน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ฟังก์ชัน isnull() เป็นฟังก์ชันที่แพนด้ามี แต่เดิม ในขณะที่ isna() ถูกนำมาใช้ในภายหลังเพื่อให้สอดคล้องกับรูปแบบการตั้งชื่อในภาษา R ดังนั้นในแง่ของพฤติกรรมการใช้งาน ผู้ใช้ที่แตกต่างกันอาจเลือกใช้ฟังก์ชันใดฟังก์ชันหนึ่งจากทั้งสองฟังก์ชันนี้ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าพื้นหลังของตนเอง
แม้ว่าจะไม่มีความแตกต่างด้านการทำงานระหว่าง isna() และ isnull() แต่การทำความเข้าใจสถานการณ์การใช้งานสามารถช่วยให้เราวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในการประมวลผลข้อมูลรายวัน เรามักจะจำเป็นต้องตรวจจับและประมวลผลค่าที่หายไป และระบุได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าข้อมูลใดขาดหายไป ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการล้างข้อมูลและการวิเคราะห์ในภายหลัง
ขั้นแรก สามารถใช้ฟังก์ชันทั้งสองกับวัตถุ DataFrame และ Series ในไลบรารี Pandas ได้ ไม่ว่าจะดำเนินการกับชุดข้อมูลทั้งหมดหรือบางคอลัมน์ในชุดข้อมูล ก็สามารถส่งคืนออบเจ็กต์บูลีน โดยที่ True แสดงถึงค่าที่ขาดหายไป (เช่น NaN ไม่มี เป็นต้น) และ False แสดงถึงค่าที่ไม่ขาดหายไป
ตัวอย่างเช่น:
นำเข้าแพนด้าเป็น pd
นำเข้าตัวเลขเป็น np
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
พิมพ์(df.isnull())
พิมพ์(df.isna())
โค้ดด้านบนจะแสดง Boolean DataFrames ที่เหมือนกัน 2 อัน โดยแสดงว่าแต่ละตำแหน่งของข้อมูลต้นฉบับมีค่าหายไปหรือไม่
แม้ว่า isna() และ isnull() จะทำสิ่งเดียวกัน แต่ก็มีความสอดคล้องทางวากยสัมพันธ์เช่นกัน โดยที่ไม่ยอมรับข้อโต้แย้งใด ๆ (นอกเหนือจากวัตถุที่ถูกเรียก) นี่แสดงให้เห็นว่าทั้งสองไม่มีความแตกต่างกันในแง่ของความง่ายในการใช้งาน
ในการใช้งานจริง การเลือก isna() หรือ isnull() ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลและกฎทั่วไปของทีมงานโครงการ หากคุณได้เริ่มใช้วิธีใดวิธีหนึ่งเหล่านี้ภายในทีมหรือในโปรเจ็กต์หนึ่งแล้ว ขอแนะนำให้ใช้วิธีดังกล่าวต่อไปเพื่อรักษาความสอดคล้องของโค้ด
ในขั้นตอนการล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า การระบุและการจัดการค่าที่หายไปถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญมาก ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้ isna() หรือ isnull() เพื่อกรองแถวทั้งหมดที่มีค่าที่หายไป แล้วตัดสินใจว่าจะลบแถวเหล่านี้หรือกรอกค่าที่หายไปเหล่านี้ตามความต้องการของการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ ก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติหรือการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การจัดการค่าที่หายไปยังเป็นขั้นตอนสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและรับรองความถูกต้องของผลการวิเคราะห์
ฟังก์ชันของ isna() และ isnull() ใน pandas เหมือนกันทุกประการ ทั้งคู่ใช้เพื่อตรวจจับค่าที่หายไปในข้อมูล ฟังก์ชันทั้งสองมีไว้เพื่อคำนึงถึงพฤติกรรมการใช้งานของผู้ใช้ที่แตกต่างกันเป็นหลัก ในการใช้งานจริง สามารถเลือกอันใดอันหนึ่งได้ตามความชอบส่วนตัวหรือของทีม การเรียนรู้ฟังก์ชันทั้งสองนี้สามารถช่วยให้เราระบุและจัดการกับค่าที่หายไปในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น ซึ่งเป็นหนึ่งในทักษะพื้นฐานในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาการข้อมูล
1. ฟังก์ชัน isna() และ isnull() คืออะไร
isna() และ isnull() เป็นฟังก์ชันทั้งสองใน Python ที่ใช้ในการตรวจสอบว่าข้อมูลเป็นโมฆะหรือไม่ ทั้งสองมีฟังก์ชันเหมือนกันและสามารถช่วยให้เรากำหนดค่าที่หายไปในชุดข้อมูลได้
2. สถานการณ์การใช้งานของ isna() และ isnull() คืออะไร?
ฟังก์ชันทั้งสองนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมวลผลข้อมูล เช่นในระหว่างกระบวนการล้างข้อมูลเรามักจะต้องตรวจสอบว่าชุดข้อมูลมีค่าที่ขาดหายไปหรือไม่เพื่อที่เราจะได้จัดการได้อย่างเหมาะสม ฟังก์ชัน isna() และ isnull() สามารถช่วยให้เราค้นหาตำแหน่งของค่าที่หายไปได้อย่างรวดเร็ว
3. isna() และ isnull() แตกต่างกันอย่างไร?
แม้ว่า isna() และ isnull() จะมีฟังก์ชันการทำงานเหมือนกัน และสามารถใช้เพื่อตรวจสอบค่าที่หายไปได้ทั้งคู่ แต่ค่าเหล่านั้นมาจากไลบรารีที่ต่างกัน ฟังก์ชัน isna() คือฟังก์ชันในไลบรารี Pandas และฟังก์ชัน isnull() คือฟังก์ชันในไลบรารี NumPy
แม้ว่าทั้งสองฟังก์ชันจะสามารถใช้สลับกันได้ แต่แนะนำให้ใช้ฟังก์ชัน isna() มากกว่า เนื่องจากไลบรารี Pandas มีฟังก์ชันการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ฟังก์ชัน isna() ยังสอดคล้องกับรูปแบบการตั้งชื่อของไลบรารี Pandas มากขึ้น ทำให้โค้ดมีความเป็นหนึ่งเดียวและเข้าใจได้ง่ายขึ้น ดังนั้นจึงขอแนะนำให้ใช้ฟังก์ชัน isna() ในโปรเจ็กต์ Pandas เพื่อตรวจสอบค่าที่หายไป
ฉันหวังว่าคำอธิบายโดยบรรณาธิการของ Downcodes จะช่วยให้คุณเข้าใจและใช้ฟังก์ชัน isna() และ isnull() ใน pandas ได้ดีขึ้น ในการใช้งานจริง การใช้ทั้งสองฟังก์ชันอย่างยืดหยุ่นสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ