Как найти None в pandas dataframe 🔍📊

Чтобы найти значения None в объекте pandas dataframe, вы можете использовать функцию .isna() или .isnull(). Обе функции возвращают булевые значения для каждого элемента в dataframe, указывающие, является ли элемент None или пустым значением.

Вот примеры:

import pandas as pd

# Создание примера dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [None, 5, 6]})

# Проверка, содержит ли dataframe значения None
print(df.isna())  # Возвращает dataframe с булевыми значениями

# Проверка, содержит ли dataframe пустые значения
print(df.isnull())  # Возвращает dataframe с булевыми значениями

Выполнение этих функций вернет dataframe с такой же размерностью, где каждый элемент будет заменен на True, если он равен None или пустому значению, и на False в противном случае.

Надеюсь, это поможет! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь задавать.

Здравствуйте! В этой статье я расскажу вам, как найти значения None в объекте DataFrame библиотеки Pandas. Будет рассмотрено несколько методов, чтобы вы могли выбрать подходящий для своих нужд.

Метод 1: Использование метода isnull()

Первый метод, который мы рассмотрим, - это использование метода isnull(), который проверяет каждое значение в DataFrame и возвращает логическое значение True, если значение равно None или NaN, и False в противном случае.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Column1': [1, 2, None, 4, 5],
        'Column2': [None, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод isnull()
result = df.isnull()

print(result)

В этом примере у нас есть DataFrame с двумя столбцами: Column1 и Column2. Мы используем метод isnull() для проверки наличия значений None в DataFrame. Результат будет представлен в виде нового DataFrame с тем же размером, но логическими значениями True или False на месте каждого значения.

Вы должны увидеть следующий результат:

   Column1  Column2
0    False     True
1    False    False
2     True    False
3    False    False
4    False     True

Здесь мы видим, что значения None представлены как True, а остальные значения - False.

Метод 2: Использование метода isna()

Второй метод, который мы рассмотрим, - это метод isna(), который выполняет ту же функцию, что и метод isnull(). На практике эти методы взаимозаменяемы, и вы можете использовать любой из них в зависимости от своих личных предпочтений.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Column1': [1, None, 3, 4, None],
        'Column2': [None, None, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод isna()
result = df.isna()

print(result)

В этом примере также используется DataFrame с двумя столбцами: Column1 и Column2. Мы используем метод isna() для проверки наличия значений None в DataFrame. Результат будет таким же, как и с использованием метода isnull().

Метод 3: Использование метода pd.isna()

Третий метод, который мы рассмотрим, - это использование функции pd.isna() из модуля pandas. Эта функция выполняет ту же операцию, что и методы isnull() и isna(), но может быть использована без создания объекта DataFrame.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Column1': [1, 2, None, 4, None],
        'Column2': [None, 2, 3, None, 5]}

# Используем функцию pd.isna()
result = pd.isna(data)

print(result)

В этом примере мы используем функцию pd.isna() для проверки наличия значений None в словаре данных (data). Результат будет таким же, как и с использованием методов isnull() и isna().

Это были основные методы для поиска значений None в DataFrame библиотеки Pandas. Вы можете выбрать любой из этих методов в зависимости от своих потребностей и предпочтений. Удачи в работе с pandas!