Как отфильтровать nan в pandas? 🐼🔎

Чтобы отфильтровать значения NaN в объекте pandas, вы можете использовать метод dropna(). Этот метод удаляет строки или столбцы, содержащие хотя бы одно значение NaN. Вот пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame с NaN значениями
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [np.nan, 6, 7, 8]})

# Фильтрация значений NaN
filtered_df = df.dropna()

# Вывод отфильтрованного DataFrame
print(filtered_df)

Этот код создает DataFrame с некоторыми значениями NaN в столбцах 'A' и 'B', а затем использует метод dropna() для удаления строк, содержащих NaN. Результат будет DataFrame, в котором отсутствуют строки с NaN значениями.

Как отфильтровать NaN значения в pandas?

NaN (Not a Number) - это специальное значение в Pandas, которое обозначает отсутствие или некорректные данные. Когда работаем с большими наборами данных, иногда возникает необходимость фильтровать или удалять такие значения.

Методы фильтрации NaN значений в pandas

В библиотеке pandas есть несколько способов фильтрации NaN значений. Давайте рассмотрим некоторые из них:

• isna(): Этот метод возвращает логическую серию или датафрейм, указывающую, где находятся NaN значения.
• notna(): Этот метод возвращает логическую серию или датафрейм, указывающую, где находятся не-NaN значения.
• dropna(): Этот метод удаляет строки или столбцы, содержащие хотя бы одно NaN значение.
• fillna(): Этот метод заменяет NaN значения на заданное значение.

Примеры кода

import pandas as pd
import numpy as np

# Создаем датафрейм с NaN значениями
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [np.nan, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод isna() для фильтрации NaN значений
filtered_df = df[df.isna().any(axis=1)]
print("Фильтрация по NaN значениям:")
print(filtered_df)

# Используем метод notna() для фильтрации не-NaN значений
filtered_df = df[df.notna().all(axis=1)]
print("Фильтрация по не-NaN значениям:")
print(filtered_df)

# Используем метод dropna() для удаления строк с NaN значениями
cleaned_df = df.dropna()
print("Удаление строк с NaN значениями:")
print(cleaned_df)

# Используем метод fillna() для замены NaN значений на 0
filled_df = df.fillna(0)
print("Замена NaN значений на 0:")
print(filled_df)

В приведенном выше примере мы создаем датафрейм с NaN значениями в столбцах 'A', 'B' и 'C'. Затем мы применяем различные методы фильтрации NaN значений и выводим результаты.

Вы можете использовать эти методы в зависимости от вашей задачи и требований к данным. Например, если вам нужно удалить строки с NaN значениями, вы можете использовать метод dropna(). Если вам нужно заменить NaN значения на указанное значение, вы можете использовать метод fillna().

Используя эти методы, вы сможете эффективно управлять NaN значениями в вашем анализе данных с помощью библиотеки pandas.