Hướng dẫn python isnull function
Mô tả vấn đề Nội dung chính
Thư viện pandas của python có hàm rất thuận tiện isnull () trong thư viện, có thể được sử dụng để đánh giá việc mất các giá trị bị thiếu. Chúng tôi tìm hiểu cách sử dụng nó thông qua một số ví dụ. Trước hết, chúng tôi tạo một dataframe, một số trong đó là các giá trị bị thiếu. import pandas as pdimport numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,99,size=(10,5))) df.iloc[4:6,0] = np.nan df.iloc[5:7,2] = np.nan df.iloc[7,3] = np.nan df.iloc[2:3,4] = np.nan Các kết quả thu được được hiển thị bên dưới 0 1 2 3 40 63.0 89 58.0 94.0 10.0 1 44.0 77 66.0 54.0 14.0 2 25.0 41 93.0 56.0 NaN 3 43.0 26 27.0 53.0 44.0 4 NaN 98 45.0 32.0 45.0 5 NaN 28 NaN 72.0 10.0 6 69.0 92 NaN 24.0 61.0 7 51.0 22 35.0 NaN 72.0 8 83.0 32 93.0 62.0 25.0 9 48.0 54 83.0 30.0 79.0 Hãy chạy những điều sau đây isnull () để xem kết quả sẽ xuất hiện df.isnull()0 1 2 3 4 0 False False False False False 1 False False False False False 2 False False False False True 3 False False False False False 4 True False False False False 5 True False True False False 6 False False True False False 7 False False False True False 8 False False False False False 9 False False False False False Có thể thấy rằng chương trình trả về giá trị boolean. Nơi này là một giá trị bị thiếu và trả về True. **khác ** Sử dụng trực tiếp isnull (). Chúng tôi gọi các lệnh khác để thử. df.isnull().any()0 True 1 False 2 True 3 True 4 True dtype: bool Có thể thấy rằng df.isnull().any () sẽ xác định cột nào chứa các giá trị bị thiếu. Nếu có một giá trị bị thiếu trong cột này, True, nếu không False. df.isnull().sum()0 2 1 0 2 2 3 1 4 1 dtype: int64 isnull().sum () thậm chí còn trực quan hơn. Nó trực tiếp cho chúng ta biết số lượng các giá trị bị mất trong mỗi cột. Đưa Bạn Đến Để Biết DjangoDjango Giới thiệu: Django, phát âm [`d ʒæŋəʊ], là một nguồn mở web được viết bằng ngôn ngữ python và tuân theo thiết kế MVC. Kinh Nghiệm Hướng dẫn Hướng dẫn dùng pd.isnull python Chi TiếtBạn đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn dùng pd.isnull python được Update vào lúc : 2022-09-02 19:05:24 . Với phương châm chia sẻ Mẹo về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi tìm hiểu thêm Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha. Trang ChủPython Mô tả yếu tố Thư viện pandas của python có hàm rất thuận tiện isnull () trong thư viện, hoàn toàn có thể được sử dụng để xem nhận việc mất những giá trị bị thiếu. Chúng tôi tìm hiểu cách sử dụng nó thông qua một số trong những ví dụ. Trước hết, chúng tôi tạo một dataframe, một số trong những trong số đó là những giá trị bị thiếu. import pandas as pd Các kết quả thu được được hiển thị phía dưới 0 1 2 3 4 Hãy chạy những điều sau này isnull () để xem kết quả sẽ xuất hiện df.isnull() Có thể thấy **khác ** Sử dụng trực tiếp isnull (). Chúng tôi gọi những lệnh khác để thử. df.isnull().any() Có thể thấy rằng df.isnull().any () sẽ xác lập cột nào chứa những giá trị bị thiếu. Nếu có một giá trị bị thiếu trong cột này, True, nếu không False. df.isnull().sum() isnull().sum () thậm chí còn còn trực quan hơn. Nó trực tiếp cho toàn bộ chúng ta biết số lượng những giá trị bị mất trong mọi cột. Đưa Bạn Đến Để Biết Django Django Giới thiệu: Django, phát âm [`d ʒæŋəʊ], là một nguồn mở web được viết bằng ngôn từ python và tuân theo thiết kế MVC. Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn dùng pd.isnull python Reply  0 Chia sẻ
Review Hướng dẫn dùng pd.isnull python ?Bạn vừa Read Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Clip Hướng dẫn dùng pd.isnull python tiên tiến và phát triển nhất Bạn đang tìm một số trong những Chia Sẻ Link Cập nhật Hướng dẫn dùng pd.isnull python miễn phí. Hỏi đáp vướng mắc về Hướng dẫn dùng pd.isnull pythonNếu You sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn dùng pd.isnull python , bạn vẫn chưa
hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha |
