Publicado por AJ Welch. La documentación oficial de pandas define lo que la mayoría de los desarrolladores conocerían como valores nulos como datos f altantes o perdidos en pandas. Dentro de pandas, un valor f altante se denota por NaN.
¿Qué es NaN y NaT en pandas?
NaN es un valor NumPy. np. NaN. NaT es un valor de Pandas. pd. NaT. Ninguno es un valor estándar de Python.
¿Qué significa NaN en Python?
Cómo verificar si un solo valor es NaN en python. … NaN significa No es un número y es una de las formas comunes de representar el valor que f alta en los datos. Es un valor especial de punto flotante y no se puede convertir a ningún otro tipo que no sea float.
¿Cómo tratan los pandas a NaN?
Fillna función de Pandas convenientemente maneja los valores f altantes Usando fillna, los valores f altantes pueden ser reemplazados por un valor especial o un valor agregado como media, mediana. Además, los valores que f altan se pueden reemplazar con el valor anterior o posterior, lo que es muy útil para conjuntos de datos de series temporales.
¿Cómo puedo saber si NaN son pandas?
Aquí hay 4 formas de verificar NaN en Pandas DataFrame:
- (1) Verifique NaN en una sola columna de DataFrame: df['su nombre de columna'].isnull.values.any
- (2) Cuente el NaN en una sola columna de DataFrame: df['su nombre de columna'].isnull.sum
- (3) Comprobar NaN en un DataFrame completo: df.isnull.values.any
