एजे वेल्च द्वारा पोस्ट किया गया। पांडा के लिए आधिकारिक दस्तावेज परिभाषित करता है कि अधिकांश डेवलपर्स पंडों में लापता या लापता डेटा के रूप में शून्य मूल्यों के रूप में क्या जानेंगे। पांडा के भीतर, एक लापता मान को NaN द्वारा दर्शाया जाता है।
पंडों में NaN और NaT क्या है?
NaN एक NumPy मान है। एनपी.एनएएन. NaT एक पंडों का मूल्य है। पीडी.एनएटी. कोई भी वैनिला पायथन मान नहीं है।
पायथन में NaN का क्या अर्थ है?
पाइथन में सिंगल वैल्यू NaN है या नहीं, इसकी जांच कैसे करें। … NaN का अर्थ है No A Number और यह डेटा में गुम मान को दर्शाने के सामान्य तरीकों में से एक है। यह एक विशेष फ़्लोटिंग-पॉइंट मान है और इसे फ्लोट के अलावा किसी अन्य प्रकार में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है।
पांडा NaN से कैसे निपटते हैं?
पंडों का फिलना फ़ंक्शन आसानी से लापता मानों को संभालता है फ़िलना का उपयोग करके, लापता मानों को एक विशेष मान या एक समग्र मान जैसे माध्य, माध्य से बदला जा सकता है। इसके अलावा, लापता मानों को इसके पहले या बाद के मान से बदला जा सकता है जो समय-श्रृंखला डेटासेट के लिए बहुत उपयोगी है।
मैं कैसे बता सकता हूं कि NaN पांडा है या नहीं?
पंडों के डेटाफ्रेम में NaN की जांच करने के 4 तरीके यहां दिए गए हैं:
- (1) एकल डेटाफ़्रेम कॉलम के अंतर्गत NaN के लिए जाँच करें: df['your column name'].isnull.values.any
- (2) NaN को एक डेटाफ़्रेम कॉलम के अंतर्गत गिनें: df['your column name'].isnull.sum
- (3) संपूर्ण डेटाफ़्रेम के अंतर्गत NaN के लिए जाँच करें: df.isnull.values.any
