pandas
पंडों के गोत्र

टिप्पणियों

Np.nan के साथ लापता मूल्यों का पता लगाना

अगर आप के साथ मिसिंग का पता लगाना चाहते हैं

df=pd.DataFrame({'col':[1,np.nan]})
df==np.nan

आपको निम्न परिणाम मिलेगा:

col
0    False
1    False

ऐसा इसलिए है क्योंकि किसी भी परिणाम के लिए अनुपलब्ध मूल्य की तुलना एक गलत परिणाम में होती है - इसके बजाय आपको इसका उपयोग करना चाहिए

df=pd.DataFrame({'col':[1,np.nan]})   
df.isnull()

जिसके परिणामस्वरूप:

col
0    False
1    True

पूर्णांक और एनए

पंडों प्रकार पूर्णांक की विशेषताओं में लापता का समर्थन नहीं करते। उदाहरण के लिए यदि आपके पास ग्रेड कॉलम में मिसिंग है:

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'grade': int}) 
error: Integer column has NA values

इस स्थिति में आपको पूर्णांक के बजाय फ्लोट का उपयोग करना चाहिए या ऑब्जेक्ट dtype सेट करना चाहिए।

स्वचालित डेटा संरेखण (अनुक्रमणिका-व्यवहार)

यदि आप डेटाफ्रेम df के कॉलम में मानों की एक श्रृंखला [1,2] जोड़ना चाहते हैं, तो आपको NaNs मिलेगा:

import pandas as pd

series=pd.Series([1,2])
df=pd.DataFrame(index=[3,4])
df['col']=series
df

   col
3    NaN
4    NaN

क्योंकि एक नया कॉलम सेट करने से इंडेक्स द्वारा डेटा को स्वचालित रूप से संरेखित किया जाता है, और आपके मान 1 और 2 को 0 और 1 इंडेक्स मिलेंगे, और आपके डेटा फ़्रेम में 3 और 4 नहीं:

df=pd.DataFrame(index=[1,2])
df['col']=series
df

   col
1      2.0
2      NaN

यदि आप सूचकांक को अनदेखा करना चाहते हैं, तो आपको अंत में .values निर्धारित करना चाहिए:

df['col']=series.values

   col
3    1
4    2