Hướng dẫn null value in python - giá trị null trong python

Nội dung chính ShowShow

• Giới thiệu điều trị giá trị null trong Python
• Xác định nan và không có trong gấu trúc
• Phát hiện các giá trị null
• Hãy để sử dụng tham số ‘Thresh, bạn chỉ định số lượng tối thiểu các giá trị không null cho hàng/cột.
• df [4] .fillna (mean_value, inplace = true) & nbsp; # Inplace = Đúng cho thay đổi ban đầu trong DataFrame
• Làm thế nào để bạn sửa các giá trị null?
• Làm thế nào để bạn đặt một giá trị thành null trong Python?
• Làm thế nào để bạn xử lý các giá trị bị thiếu trong Python?
• Giá trị null trong Python là gì?

• Giới thiệu điều trị giá trị null trong Python
  • Xác định nan và không có trong gấu trúc
• Phát hiện các giá trị null
• Hãy để sử dụng tham số ‘Thresh, bạn chỉ định số lượng tối thiểu các giá trị không null cho hàng/cột.
• df [4] .fillna (mean_value, inplace = true) & nbsp; # Inplace = Đúng cho thay đổi ban đầu trong DataFrame
• Làm thế nào để bạn sửa các giá trị null?

Giới thiệu điều trị giá trị null trong Python

Làm thế nào để bạn đặt một giá trị thành null trong Python?

Làm thế nào để bạn xử lý các giá trị bị thiếu trong Python?

Giá trị null trong Python là gì?

Xác định nan và không có trong gấu trúc

Phát hiện các giá trị null

Example:-

pd.Series([1, np.nan, 2, None])
output : 	0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

Pandas automatically type-casts when NA values are present. For example, if we set a value in an integer array to np.nan, it will automatically be changed to a floating-point type.

x = pd.Series(range(2), dtype=int)
print(x)
output:
0    0
1    1
dtype: int64

x[0] = None
print(x)
Output:
0    NaN
1    1.0
dtype: float64

Hãy để sử dụng tham số ‘Thresh, bạn chỉ định số lượng tối thiểu các giá trị không null cho hàng/cột.

df [4] .fillna (mean_value, inplace = true) & nbsp; # Inplace = Đúng cho thay đổi ban đầu trong DataFrame

Điều trị giá trị null trong Python

Widget not in any sidebars

Phát hiện các giá trị null

Hãy để sử dụng tham số ‘Thresh, bạn chỉ định số lượng tối thiểu các giá trị không null cho hàng/cột.

df [4] .fillna (mean_value, inplace = true) & nbsp; # Inplace = Đúng cho thay đổi ban đầu trong DataFrame

Where,

• Làm thế nào để bạn sửa các giá trị null?
• Làm thế nào để bạn đặt một giá trị thành null trong Python?

Làm thế nào để bạn xử lý các giá trị bị thiếu trong Python?

For Example:-

df = pd.Series([1,2, np.nan, 'fireblaze', None])

##isnull()##

df.isnull()
output:
0    	False
1	False
2     	True
3    	False
4     	True
dtype: bool

##not null##

data[data.notnull()]

0        1
1	 2
3    	fireblaze
dtype: object

# To detect the number of null value used .isnull.sum()

data.isnull().sum()

# Output:-
2

Giá trị null trong Python là gì?

Điều trị giá trị null trong Python

1. Dropping 
2. Lấp đầy các giá trị null

1. Các danh sách sau đây trong gấu trúc khi giá trị NA được giới thiệu:

Nổi & nbsp; - Không thay đổi

Syntax:-

np.nan

Where,

Đối tượng - Không thay đổi

Np.nan hoặc không có

Số nguyên đúc để nổi 64

Boolean-đúc để đối tượng

Luôn luôn nhớ rằng trong gấu trúc, dữ liệu chuỗi luôn được lưu trữ với một DTYPE đối tượng.

Example:-

df = pd.Series([1,2, np.nan, 'fireblaze', None])

##isnull()##

df.isnull()
output:
0    	False
1	False
2     	True
3    	False
4     	True
dtype: bool

#drop all null values from series

data.dropna()

Output:-

0        2
3    fireblaze
dtype: object

Như chúng ta đã thấy ở trên ví dụ, gấu trúc không đối xử với không và NAN như chỉ ra các giá trị thiếu hoặc null. Có một số phương pháp hữu ích để phát hiện, loại bỏ và thay thế các giá trị null trong các cấu trúc dữ liệu gấu trúc. & NBSP;

Danh sách sau là:

Example:-

df = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 2],
                   [3,      4,      5],
                   [np.nan, 6,      7]])
print(df)

Trong thế giới thực là dữ liệu trong thế giới thực hiếm khi sạch sẽ và đồng nhất hơn. Cụ thể, nhiều bộ dữ liệu thú vị sẽ bị thiếu một số dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số cân nhắc chung cho dữ liệu bị thiếu (tức là giá trị null), thảo luận về cách gấu trúc chọn để đại diện cho nó. & NBSP;

Nan và không ai được đại diện như một giá trị null, và gấu trúc được xây dựng để xử lý hai người họ gần như thay thế cho nhau. Ví dụ sau đây giúp bạn cách trao đổi.

Các danh sách sau đây trong gấu trúc khi giá trị NA được giới thiệu:

Nổi & nbsp; - Không thay đổi

Example:-

np.nan

Đối tượng - Không thay đổi

Np.nan hoặc không có

Số nguyên đúc để nổi 64

print(df)

Như chúng ta đã thấy ở trên ví dụ, gấu trúc không đối xử với không và NAN như chỉ ra các giá trị thiếu hoặc null. Có một số phương pháp hữu ích để phát hiện, loại bỏ và thay thế các giá trị null trong các cấu trúc dữ liệu gấu trúc. & NBSP;

Luôn luôn nhớ rằng trong gấu trúc, dữ liệu chuỗi luôn được lưu trữ với một DTYPE đối tượng.

Example:-

Như chúng ta đã thấy ở trên ví dụ, gấu trúc không đối xử với không và NAN như chỉ ra các giá trị thiếu hoặc null. Có một số phương pháp hữu ích để phát hiện, loại bỏ và thay thế các giá trị null trong các cấu trúc dữ liệu gấu trúc. & NBSP;

Như chúng ta đã thấy ở trên ví dụ, gấu trúc không đối xử với không và NAN như chỉ ra các giá trị thiếu hoặc null. Có một số phương pháp hữu ích để phát hiện, loại bỏ và thay thế các giá trị null trong các cấu trúc dữ liệu gấu trúc. & NBSP;

Widget not in any sidebars

Danh sách sau là:

df = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 2],
                   [3,      4,      5],
                   [np.nan, 6,      7]])
print(df)

Mặc dù mã hóa trong Python, rất phổ biến để gán hoặc khởi tạo các biến với các giá trị chuỗi, float hoặc số nguyên. Nhưng một số bạn có thể muốn gán một giá trị null cho một biến, nó được gọi là xử lý giá trị null trong Python. Không giống như các ngôn ngữ lập trình khác như PHP hoặc Java hoặc C, Python không có giá trị null. Thay vào đó, có từ khóa không có từ khóa mà bạn có thể sử dụng để xác định giá trị null.

Trong thế giới thực là dữ liệu trong thế giới thực hiếm khi sạch sẽ và đồng nhất hơn. Cụ thể, nhiều bộ dữ liệu thú vị sẽ bị thiếu một số dữ liệu.

• Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số cân nhắc chung cho dữ liệu bị thiếu (tức là giá trị null), thảo luận về cách gấu trúc chọn để đại diện cho nó. & NBSP;
• Nan và không ai được đại diện như một giá trị null, và gấu trúc được xây dựng để xử lý hai người họ gần như thay thế cho nhau. Ví dụ sau đây giúp bạn cách trao đổi.
• Bây giờ bạn có thể thấy rằng ngoài việc đúc mảng số nguyên thành điểm nổi, gấu trúc tự động chuyển đổi không có thành giá trị NAN. & NBSP;

Syntex:-

Thí dụ:-

np.nan

Nan

df.dropna (trục = cột cột, How = How all

Nan

Hãy để sử dụng tham số ‘Thresh, bạn chỉ định số lượng tối thiểu các giá trị không null cho hàng/cột.

df= pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3,None,4], index=list('abcdefg'))
print(df)

a    1.0
b    NaN
c    2.0
d    NaN
e    3.0
f    NaN
g    4.0
dtype: float64

#Fill NA values with zero.
df.fillna(0)

a    1.0
b    0.0
c    2.0
d    0.0
e    3.0
f    0.0
g    4.0
dtype: float64

#Fillthe value using forward fill. In another word, NA value can fill a forward(next) number.
Example:-

	# forward-fill
data.fillna(method='ffill')
a    1.0
b    1.0
c    2.0
d    2.0
e    3.0
f    3.0
g    4.0
dtype: float64
	Another method is a back-fill to propagate the next values backward.
Example:-

# back-fill
data.fillna(method='bfill')
a    1.0
b    2.0
c    2.0
d    3.0
e    3.0
f    4.0
g    4.0
dtype: float64

Similarly, ffill and bfill apply on DataFrame. 
So, Create DataFrame.

Example:-

df = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 2 , np.nan],
                   [3,      4,      5,np.nan],
                   [np.nan, 6,      7,np.nan],
                  ])
print(df)


print(df)



0
1
2
3
0
1.0
np.nan
2.0
np.nan
1
3.0
4.0
5.0
np.nan
2
np.nan
6.0
7.0
np.nan

#ffill
df.fillna(method='ffill', axis=1)




0
1
2
3
0
1.0
1.0
2.0
2.0
1
3.0
4.0
5.0
5.0
2
np.nan
6.0
7.0
7.0

Note: if a previous value is not available during a forward fill, the NA value remains.

df.dropna (trục = Hàng hàng, ngưỡng = 3)

Widget not in any sidebars

Widget not in any sidebars

Ở đây, hàng đầu tiên và hàng cuối cùng đã bị loại bỏ vì chúng tôi đặt điều kiện là ‘ngưỡng = 3, nó có nghĩa là ít nhất hai giá trị NAN theo hàng và cột. Chúng chỉ chứa hai giá trị không null.

Widget not in any sidebars

Lấp đầy các giá trị null

Đôi khi thay vì bỏ các giá trị NA, bạn thay vì thay thế chúng bằng một giá trị hợp lệ. Mỗi lần bỏ, nó không tốt cho tất cả các câu lệnh có vấn đề vì một số dữ liệu hữu ích Insight các cột hoặc hàng khác. Bây giờ, một cách tốt hơn để lấp đầy các giá trị null và điều này được gọi là xử lý giá trị null trong Python. & NBSP; Giá trị này có thể là một số duy nhất như số 0, trung bình, trung bình hoặc chế độ. Bạn có thể thực hiện điều này tại chỗ bằng phương thức isNull () làm mặt nạ, nhưng vì đây là một hoạt động phổ biến như vậy cung cấp phương thức fillna (), trả về một bản sao của mảng với các giá trị null được thay thế.

Output:-

Widget not in any sidebars

Truyền tên biến giá trị trung bình vào hàm fillna () để lấp đầy giá trị null bằng cách sử dụng giá trị trung bình của các cột cụ thể đó

Widget not in any sidebars

df [4] .fillna (mean_value, inplace = true) & nbsp; # Inplace = Đúng cho thay đổi ban đầu trong DataFrame

DF

Làm thế nào để bạn sửa các giá trị null?

Các giá trị bị thiếu có thể được xử lý bằng cách xóa các hàng hoặc cột có giá trị null. Nếu các cột có hơn một nửa các hàng dưới dạng null thì toàn bộ cột có thể được thả. Các hàng có một hoặc nhiều giá trị cột vì NULL cũng có thể được bỏ.deleting the rows or columns having null values. If columns have more than half of the rows as null then the entire column can be dropped. The rows which are having one or more columns values as null can also be dropped.deleting the rows or columns having null values. If columns have more than half of the rows as null then the entire column can be dropped. The rows which are having one or more columns values as null can also be dropped.

Làm thế nào để bạn đặt một giá trị thành null trong Python?

Không giống như các ngôn ngữ lập trình khác như PHP hoặc Java, Python không có giá trị null. Thay vào đó, không có từ khóa nào bạn có thể sử dụng để xác định giá trị null.None keyword that you can use to define a null value.None keyword that you can use to define a null value.

Làm thế nào để bạn xử lý các giá trị bị thiếu trong Python?

Đã đến lúc thấy các phương pháp khác nhau để xử lý chúng ....

Thả các hàng hoặc cột có giá trị bị thiếu.....

Thả các hàng hoặc cột chỉ có các giá trị bị thiếu.....

Thả các hàng hoặc cột dựa trên giá trị ngưỡng.....

Thả dựa trên một tập hợp con cụ thể của các cột.....

Điền với một giá trị không đổi.....

Điền với một giá trị tổng hợp ..

Giá trị null trong Python là gì?

Python Null được gọi là không.Không có đối tượng đặc biệt đại diện cho sự vắng mặt của một giá trị.Một hàm không trả về giá trị tự động trả về không.a special object that represents the absence of a value. A function that does not return a value automatically returns None.a special object that represents the absence of a value. A function that does not return a value automatically returns None.