Xin chào các bạn, hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu về Nan. Ngoài ra, chúng tôi sẽ tìm hiểu về việc kiểm tra xem một chuỗi nhất định có phải là NAN trong Python hay không. Bạn sẽ tự hỏi những gì mà Nan này. Vì vậy, hãy để tôi nói với bạn rằng Nan là viết tắt của không phải là một con số. Nó là một thành viên của kiểu dữ liệu số đại diện cho một giá trị không thể đoán trước. Ví dụ, căn bậc hai của một số âm là một NAN, phép trừ số vô hạn từ một số vô hạn khác cũng là NAN. Vì vậy, về cơ bản, NAN đại diện cho một giá trị không xác định trong một hệ thống điện toán.
Cách kiểm tra xem một chuỗi có phải là NAN trong Python không
Chúng ta có thể kiểm tra xem một chuỗi là NAN bằng cách sử dụng thuộc tính của đối tượng NAN mà NAN! = NAN.
Chúng ta hãy xác định hàm boolean isnan [] trả về đúng nếu đối số đã cho là NAN và trả về sai.
def isNaN[string]: return string != string print[isNaN["hello"]] print[isNaN[np.nan]]
Đầu ra của mã sau sẽ
False True
Chúng tôi cũng có thể lấy một giá trị và chuyển đổi nó thành nổi để kiểm tra xem đó có phải là NAN không. Đối với những điều này, chúng tôi nhập mô -đun toán học và sử dụng phương thức Math.isnan []. Xem mã dưới đây.
def isnan[value]: try: import math return math.isnan[float[value]] except: return False print[isnan['hello']] print[isnan['NaN']] print[isnan[100]] print[isnan[str[]]]
Chạy mã này trực tuyến
Output:
False True False False
Một NAN cũng có thể được sử dụng để thể hiện một giá trị bị thiếu trong tính toán. Xem mã dưới đây:
import numpy as np l=['abc', 'xyz', 'pqr', np.nan] print[l] l_new=['missing' if x is np.nan else x for x in l] print[l_new]
Output:
['abc', 'xyz', 'pqr', nan] ['abc', 'xyz', 'pqr', 'missing']
Cũng đọc:
- Giờ ngủ Python | Trì hoãn thực hiện một chương trình
Bằng cách sử dụng các phương thức thay thế [] hoặc fillna [], bạn có thể thay thế các giá trị NAN bằng chuỗi trống/trống trong gấu trúc DataFrame. NAN là viết tắt của không phải là một số và là một trong những cách phổ biến để thể hiện giá trị dữ liệu bị thiếu trong khung dữ liệu Python/Pandas.
Làm thế nào để bạn kiểm tra xem một chuỗi không phải là một số trong Python?
Chuỗi python phương thức isNumeric [] Phương thức str. isNumeric [] kiểm tra xem tất cả các ký tự của chuỗi có phải là ký tự số hay không. Nó sẽ trả về đúng nếu tất cả các ký tự là số và sẽ trả về sai ngay cả khi một ký tự không phải là số.
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series[['apple', np.nan, 'banana']]
pd.isnull[s]
Out[9]:
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
False True7 [cũng
False True8, trong các phiên bản mới hơn] kiểm tra các giá trị bị thiếu trong cả mảng số và chuỗi/đối tượng. Từ tài liệu, nó kiểm tra:
Nan trong các mảng số, không/nan trong mảng đối tượng
In [24]: s = Series[[Timestamp['20130101'],np.nan,Timestamp['20130102 9:30']],dtype='M8[ns]']
In [25]: s
Out[25]:
0 2013-01-01 00:00:00
1 NaT
2 2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``
In [26]: pd.isnull[s]
Out[26]:
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
NAN là viết tắt của không phải là một số là giá trị dấu phẩy động đại diện cho dữ liệu bị thiếu. Mọi người luôn nhầm lẫn giữa không có và NAN vì nó trông giống nhau, nhưng cả hai đều hoàn toàn khác nhau.
Không có dữ liệu là dữ liệu của riêng mình [Nonetype] được sử dụng để xác định giá trị null hoặc không có giá trị nào cả. Không có gì không giống với 0, sai hoặc một chuỗi trống. Mặc dù các giá trị bị thiếu là NAN trong các mảng số, nhưng chúng không có trong các mảng đối tượng.
Để kiểm tra giá trị NAN trong Python, & NBSP;
- Sử dụng phương thức math.isnan []
- Sử dụng hàm np.isnan []
- Sử dụng phương thức pd.isna []
- Tạo chức năng của riêng bạn
Sử dụng math.isnan []
Toán học.isnan [] là một phương thức Python tích hợp để kiểm tra xem giá trị có phải là NAN hay không [không phải là số] hay không. Phương thức isnan [] trả về true nếu giá trị được chỉ định là nan. Nếu không, nó trả về sai.NaN [Not a Number] or not. The isnan[] method returns True if the specified value is a NaN. Otherwise, it returns False.
Cú pháp
math.isnan[num]
Tranh luận
Num & nbsp; là một tham số cần thiết là giá trị cần kiểm tra.num is a required parameter which is the value to check.
Thí dụ
import math test_data_a = 21 test_data_b = -19 test_data_c = float["nan"] print[math.isnan[test_data_a]] print[math.isnan[test_data_b]] print[math.isnan[test_data_c]]
Đầu ra
False True0
Sử dụng phương thức np.nan []
Phương thức np.nan [] kiểm tra phần tử khôn ngoan cho NAN và trả về kết quả dưới dạng mảng boolean.NaN and returns the result as a boolean array.
False True1
Đầu ra
False True0
Và hàm np.isnan [] trả về đúng nếu tìm thấy giá trị nan.
Sử dụng hàm pd.na []
ISNA [] là một hàm gấu trúc có thể kiểm tra xem giá trị là NAN.
False True3
Đầu ra
False True0
Và hàm pd.na [] trả về đúng nếu tìm thấy giá trị nan.
Bằng cách tạo một chức năng
Cách phổ biến nhất để kiểm tra các giá trị NAN trong Python là kiểm tra xem biến có bằng chính nó không. Nếu nó không, thì nó phải là giá trị nan. Hãy để tạo ra một chức năng kiểm tra giá trị cho chính nó.NaN values in Python is to check if the variable is equal to itself. If it is not, then it must be NaN value. Let’s create a function that checks the value to itself.
False True5
Đầu ra
False True6
Chúng ta không thể so sánh giá trị NAN với chính nó. Nếu nó trả về sai, cả hai giá trị đều giống nhau và hai NAN không giống nhau. Đó là lý do tại sao từ đầu ra ở trên, chúng ta có thể kết luận rằng đó là giá trị NAN.
Đó là nó để kiểm tra giá trị nan trong hướng dẫn Python.