NaN vs. Tiada: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap Data untuk Kehilangan Data dalam Panda?

NaN vs. Tiada: Persoalan Perwakilan Data

Dalam konteks analisis data menggunakan panda, pengendalian data yang hilang adalah penting. Memahami perbezaan antara NaN dan Tiada menjadi penting dalam hal ini.

NaN: Pemegang Tempat untuk Data Berangka Hilang

NaN bermaksud "Bukan-Nombor" dan ialah direka khusus untuk mewakili nilai angka yang hilang dalam panda. Penggunaannya memastikan konsistensi merentas semua jenis data, termasuk integer dan terapung. Ini membolehkan operasi bervektor dan mengelakkan kehilangan kecekapan yang berkaitan dengan menggunakan jenis objek.

Tiada: Nilai daripada Jenis Objek

Sebaliknya, Tiada yang nilai khas yang dimiliki oleh jenis data objek. Walaupun ia boleh digunakan untuk mewakili sel kosong atau data yang hilang, ia tidak mempunyai kesetaraan berangka NaN. Ini boleh membawa kepada hasil yang tidak dijangka dalam operasi yang melibatkan data berangka.

Mengapa NaN Ditugaskan Daripada Tiada?

Dalam panda, NaN biasanya lebih diutamakan daripada Tiada kerana tiada angka nilai. Ini kerana NaN:

• Tekal merentas jenis data, memastikan pengendalian seragam data yang hilang.
• Membolehkan operasi tervektor yang cekap, mengekalkan integriti berangka data.
• Direka bentuk khusus untuk mewakili nilai angka yang hilang, memberikan kejelasan dalam data analisis.

Menyemak Sel Kosong atau NaN

Untuk menyemak sel kosong atau nilai NaN, anda harus menggunakan fungsi isna() dan notna() disediakan dalam panda. Fungsi ini dioptimumkan untuk mengesan data yang hilang merentas semua jenis data, termasuk rentetan.

<code class="python">for k, v in my_dict.iteritems():
    if pd.isna(v):</code>

Menggunakan numpy.isnan() untuk rentetan akan mengakibatkan ralat kerana ia tidak direka bentuk untuk mengendalikan jenis data bukan angka .

Atas ialah kandungan terperinci NaN vs. Tiada: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap Data untuk Kehilangan Data dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!