Cara cek nan in kondisi if python

Untuk memeriksa apakah nilai di lokasi tertentu di Pandas adalah NaN atau tidak, panggil numpy. fungsi isnan() dengan nilai yang diteruskan sebagai argumen

numpy.isnan(value)

Jika nilainya sama dengan numpy. nan, ekspresi mengembalikan True, selain itu mengembalikan False

Contoh 1. Periksa apakah Nilai Sel adalah NaN di Pandas DataFrame

Dalam contoh ini, kami akan mengambil DataFrame dengan nilai NaN di beberapa lokasi. Kami akan memeriksa apakah nilai di lokasi tertentu adalah NaN atau tidak

Program Piton

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( [[np.nan, 72, 67], [23, 78, 62], [32, 74, np.nan], [np.nan, 54, 76]], columns=['a', 'b', 'c']) value = df.at[0, 'a'] #nan isNaN = np.isnan(value) print("Is value at df[0, 'a'] NaN :", isNaN) value = df.at[0, 'b'] #72 isNaN = np.isnan(value) print("Is value at df[0, 'b'] NaN :", isNaN)_Lari

Keluaran

Is value at df[0, 'a'] NaN : True Is value at df[0, 'b'] NaN : False

Contoh 2. Periksa apakah Nilai Sel adalah NaN di Pandas DataFrame Secara Iteratif

Dalam contoh ini, kami akan mengambil DataFrame dengan nilai NaN di beberapa lokasi. Kami akan mengulangi setiap nilai sel di DataFrame ini dan memeriksa apakah nilai di lokasi ini adalah NaN atau tidak

Program Piton

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( [[np.nan, 72, 67], [23, 78, 62], [32, 74, np.nan], [np.nan, 54, 76]]) for i in range(df.shape[0]): #iterate over rows for j in range(df.shape[1]): #iterate over columns value = df.at[i, j] #get cell value print(np.isnan(value), end="\t") print()Jalankan

Keluaran

True False False False False False False False True True False False_

Ringkasan

Dalam tutorial Contoh Python ini, kami belajar cara memeriksa apakah nilai sel tertentu di Pandas adalah NaN atau tidak menggunakan numpy. isnan() fungsi

Dalam Python, tipe a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _3 memiliki a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4. a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 adalah singkatan dari "bukan angka" dan ditentukan oleh standar floating-point IEEE 754

• NaN - Wikipedia

Artikel ini menjelaskan konten berikut

• a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 adalah nilai a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 3 di Python
• Buat a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4. a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 9, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 0, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 1
• Periksa apakah nilainya a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4. print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 4
• Perilaku untuk operator pembanding (print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 5, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 6, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 7, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 8) dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4
• Centang a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dalam pernyataan print(math.nan) # nan print(np.nan) # nan print(np.NaN) # nan print(np.NAN) # nan 1
• Hapus dan ganti a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dalam daftar
• Operasi dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4

Lihat artikel berikut tentang cara menghapus dan mengganti a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 di NumPy dan panda

• NumPy. Hapus baris/kolom dengan nilai yang hilang (NaN) di ndarray
• NumPy. Ganti NaN (np. nan) di ndarray
• panda. Hapus nilai yang hilang (NaN) dengan dropna()
• panda. Ganti nilai yang hilang (NaN) dengan fillna()

Tautan Bersponsor

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 adalah nilai a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 3 di Python

Dalam Python, tipe a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _3 memiliki a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4. Anda dapat membuat a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 9. Metode pembuatan lainnya dijelaskan nanti

import math import numpy as np import pandas as pd print(float('nan')) # nan print(type(float('nan'))) # <class 'float'>

sumber.

Misalnya, jika Anda membaca file CSV di NumPy atau panda, nilai yang hilang diwakili oleh a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 (print(math.isnan(float('nan'))) # True print(math.isnan(math.nan)) # True print(math.isnan(np.nan)) # True 2 di panda)

• numpy. genfromtxt — NumPy v1. 22 Petunjuk
• panda. read_csv — panda 1. 4. 0 dokumentasi

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN

sumber.

Buat a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4. a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 9, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 0, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 1

Seperti dijelaskan di atas, Anda dapat membuat a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 9. Tidak peka huruf besar/kecil, jadi Anda dapat menggunakan print(math.isnan(float('nan'))) # True print(math.isnan(math.nan)) # True print(math.isnan(np.nan)) # True 9 dan print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False] 0

print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan

sumber.

Selain itu, a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 dapat dibuat dengan matematika (perpustakaan standar) dan NumPy;

print(math.nan) # nan print(np.nan) # nan print(np.NaN) # nan print(np.NAN) # nan

sumber.

Mereka setara tidak peduli metode apa yang Anda gunakan untuk membuat

Periksa apakah nilainya a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4. print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 4

Anda dapat memeriksa apakah nilainya a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 atau tidak dengan print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3

print(math.isnan(float('nan'))) # True print(math.isnan(math.nan)) # True print(math.isnan(np.nan)) # True

sumber.

print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False] _9 juga disediakan

• numpy. isnan — NumPy v1. 22 Petunjuk

Selain nilai skalar, objek seperti array seperti daftar dan array NumPy print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 0 dapat ditentukan sebagai argumen

print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False]

sumber.

print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 1 dan print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 2 memiliki metode print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 3 dan aliasnya print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 4, yang mengembalikan print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 5 untuk a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 dan print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 7

• Nilai yang hilang di panda (nan, None, pd. NA)
• panda. Deteksi dan hitung nilai yang hilang (NaN) dengan isnull(), isna()

Kesalahan dimunculkan jika print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 7 ditentukan untuk print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3 atau print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 4

Perilaku untuk operator pembanding (print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 5, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 6, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 7, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 8) dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4

Saat membandingkan dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 5, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 6, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 7, print(bool(float('nan'))) # True 0, dan print(bool(float('nan'))) # True 1 selalu mengembalikan print(bool(float('nan'))) # True 2, dan print(bool(float('nan'))) # True 3 selalu mengembalikan print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 5

print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True

sumber.

Hal yang sama berlaku untuk a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 perbandingan. Perhatikan bahwa print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 7 dan print(bool(float('nan'))) # True 3 memberikan hasil kontra-intuitif

Setiap perbandingan yang diurutkan dari angka ke nilai bukan angka adalah salah. Implikasi kontra-intuitif adalah bahwa nilai bukan angka tidak sama dengan dirinya sendiri. Misalnya, jika x = float('NaN'), 3 < x, x < 3 dan x == x semuanya salah, sedangkan x. = x benar. Perilaku ini sesuai dengan IEEE 754.

print(float('nan') == float('nan')) # False print(float('nan') != float('nan')) # True

sumber.

Untuk memeriksa apakah suatu nilai adalah a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4, gunakan print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3 dan print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False] 9 alih-alih print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 7

Tautan Bersponsor

Centang a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dalam pernyataan print(math.nan) # nan print(np.nan) # nan print(np.NaN) # nan print(np.NAN) # nan 1

Dalam Python, objek selain print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True _5 dan print(bool(float('nan'))) # True 2 juga dianggap benar atau salah dalam ekspresi bersyarat dari pernyataan print(math.nan) # nan print(np.nan) # nan print(np.NaN) # nan print(np.NAN) # nan 1. Misalnya, string kosong x = float('nan') if math.isnan(x): print('This is nan.') else: print('This is not nan.') # This is nan. 8 atau angka x = float('nan') if math.isnan(x): print('This is nan.') else: print('This is not nan.') # This is nan. 9 dianggap salah, dan string atau angka lain dianggap benar

• Mengonversi bool (Benar, Salah) dan tipe lainnya satu sama lain dengan Python

Seperti yang Anda lihat dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 00, a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 dievaluasi sebagai print(10 < float('nan')) # False print(10 > float('nan')) # False print(10 == float('nan')) # False print(10 != float('nan')) # True 5

print(bool(float('nan'))) # True

sumber.

Gunakan print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan _3 atau print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False] 9

x = float('nan') if math.isnan(x): print('This is nan.') else: print('This is not nan.') # This is nan.

sumber.

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 0

sumber.

Hapus dan ganti a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dalam daftar

Jika Anda ingin menghapus atau mengganti a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4 dalam daftar, gunakan pemahaman daftar, ekspresi bersyarat (operator ternary), dan print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3, print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False] 9

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 1

sumber.

Cukup gunakan print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3 dan print(np.isnan(float('nan'))) # True print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0])) # [ True True True False] 9 untuk pemeriksaan, dan konsepnya sama dengan kasus lain untuk menghapus dan mengganti nilai. Lihat artikel berikut untuk detailnya

• Ekstrak, ganti, ubah elemen daftar dengan Python

Lihat artikel berikut tentang cara menghapus dan mengganti a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 di NumPy dan panda

• NumPy. Hapus baris/kolom dengan nilai yang hilang (NaN) di ndarray
• NumPy. Ganti NaN (np. nan) di ndarray
• panda. Hapus nilai yang hilang (NaN) dengan dropna()
• panda. Ganti nilai yang hilang (NaN) dengan fillna()

Operasi dengan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN _4

Operasi seperti a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 13, a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 14, a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 15, a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 16, dan a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 17 dengan hasil a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4

Bagaimana Anda menulis NaN dalam kondisi if dengan Python?

Bagaimana cara saya memeriksa apakah suatu elemen memiliki NaN?

Bagaimana Anda memeriksa apakah suatu nilai adalah NaN di Python panda?

Bagaimana cara saya memeriksa apakah suatu string memiliki nilai NaN?

Apakah NaN == NaN benar?