Основы Pandas: Замена 'nat' на 'nan'

Как заменить nat на nan в pandas

В библиотеке pandas встречается особый тип данных, известный как "nat" (от английского "not a time"). "Nat" представляет собой отсутствующее или некорректное значение для данных времени. Вместо использования "nat", мы можем заменить его на более знакомое значение "NaN" (от английского "Not a Number"), которое является стандартным значением для отсутствующих данных в pandas.

Чтобы заменить "nat" на "NaN" в pandas, мы можем использовать метод replace(). Ниже приведен пример кода:

import pandas as pd
import numpy as np

# Создаем DataFrame с данными, включающими "nat"
data = {'A': [pd.NaT, pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.NaT],
        'B': [pd.Timestamp('2022-01-02'), pd.Timestamp('2022-01-03'), pd.NaT]}
df = pd.DataFrame(data)

# Заменяем "nat" на "NaN"
df = df.replace(pd.NaT, np.nan)

print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с данными, содержащими значения "nat". Затем мы используем метод replace() и передаем ему значение pd.NaT, которое мы хотим заменить, и значение np.nan, на которое мы хотим заменить "nat". Затем мы выводим DataFrame после замены и видим, что все значения "nat" заменены на "NaN".

Пример вывода:

           A          B
0        NaN 2022-01-02
1 2022-01-01 2022-01-03
2        NaN        NaN

Теперь все значения "nat" в DataFrame заменены на "NaN". Это делает данные более понятными и согласованными с привычным стандартом pandas. Обратите внимание, что замена "nat" на "NaN" не изменяет тип данных в DataFrame. Все значения остаются временными метками (timestamps).

Мы также можем заменить "nat" на "NaN" только в определенном столбце. Вот пример кода:

# Заменить "nat" на "NaN" только в столбце 'A'
df['A'] = df['A'].replace(pd.NaT, np.nan)

print(df)

В этом примере мы используем тот же метод replace(), но применяем его только к столбцу 'A'. Результатом будет DataFrame, в котором только значения 'A', ранее содержавшие "nat", заменены на "NaN".

Пример вывода:

           A          B
0        NaN 2022-01-02
1 2022-01-01 2022-01-03
2        NaN        NaN

Теперь вы знаете, как заменить "nat" на "NaN" в pandas. Использование стандартного значения "NaN" может облегчить анализ и обработку отсутствующих данных в библиотеке pandas.