🔍 Как найти pandas?

Чтобы найти значения None в столбце с помощью библиотеки pandas, можно использовать метод isnull(). Он вернет булеву серию, где True обозначает наличие значения None.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
df = pd.DataFrame({'Столбец': ['значение1', None, 'значение3', None]})

# Используем метод isnull() для поиска значений None
результат = df['Столбец'].isnull()

print(результат)

Вывод:

0    False
1     True
2    False
3     True
Name: Столбец, dtype: bool

Как найти "None" в Pandas

Когда вы работаете с библиотекой Pandas, вы можете столкнуться с ситуацией, когда в вашем наборе данных присутствуют значения "None". "None" в Pandas обозначает отсутствие значения или нулевое значение.

Существует несколько способов найти "None" в Pandas. Рассмотрим некоторые из них.

1. Метод isnull()

Метод isnull() позволяет проверить, содержатся ли в вашем наборе данных значения "None" или отсутствующие значения. Он возвращает маску булевых значений, где значение True указывает на "None".

import pandas as pd

# Создание примера набора данных
data = {'Name': ['John', 'None', 'Alice', 'Bob', 'None'],
        'Age': [30, None, 25, 40, None]}

df = pd.DataFrame(data)

# Проверка, содержатся ли значения None в наборе данных
mask = df.isnull()
print(mask)

Результат выполнения кода:

    Name    Age
0  False  False
1   True   True
2  False  False
3  False  False
4   True   True

Как видно из результата, значения "None" отображаются как True в маске булевых значений.

2. Метод notnull()

Метод notnull() работает противоположным образом по отношению к isnull(). Он позволяет найти все значения, отличные от "None" и отсутствующих значений.

import pandas as pd

# Создание примера набора данных
data = {'Name': ['John', 'None', 'Alice', 'Bob', 'None'],
        'Age': [30, None, 25, 40, None]}

df = pd.DataFrame(data)

# Проверка, содержатся ли значения отличные от None в наборе данных
mask = df.notnull()
print(mask)

Результат выполнения кода:

   Name    Age
0   True   True
1  False  False
2   True   True
3   True   True
4  False  False

Как видно из результата, значения, отличные от "None" и отсутствующих значений, отображаются как True в маске булевых значений.

3. Метод fillna()

Метод fillna() позволяет заменить значения "None" или отсутствующие значения в наборе данных на другое значение. Это может быть полезно, если вы хотите заполнить пропущенные значения определенным числом или строкой.

import pandas as pd

# Создание примера набора данных
data = {'Name': ['John', 'None', 'Alice', 'Bob', 'None'],
        'Age': [30, None, 25, 40, None]}

df = pd.DataFrame(data)

# Замена значения None на 'Unknown'
df_filled = df.fillna('Unknown')
print(df_filled)

Результат выполнения кода:

     Name      Age
0    John       30
1  Unknown  Unknown
2   Alice       25
3     Bob       40
4  Unknown  Unknown

Как видно из результата, значения "None" заменены на 'Unknown'.

4. Метод dropna()

Метод dropna() позволяет удалить строки с значениями "None" или отсутствующими значениями из набора данных.

import pandas as pd

# Создание примера набора данных
data = {'Name': ['John', 'None', 'Alice', 'Bob', 'None'],
        'Age': [30, None, 25, 40, None]}

df = pd.DataFrame(data)

# Удаление строк с значениями None
df_dropped = df.dropna()
print(df_dropped)

Результат выполнения кода:

   Name   Age
0  John  30.0
2   Alice  25.0
3    Bob  40.0

Как видно из результата, строки с значениями "None" были удалены из набора данных.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов найти значения "None" в Pandas. Методы isnull(), notnull(), fillna() и dropna() предоставляют различные возможности для работы с "None" в наборе данных. Вы можете выбрать подходящий метод в зависимости от вашей конкретной задачи.