Làm thế nào để bạn biết nếu NaN bằng nhau?
NaN được cho là không bao giờ bằng bất kỳ giá trị nào, kể cả chính nó hoặc các giá trị NaN khác. Trong các ngôn ngữ như Java, JavaScript và các ngôn ngữ khác hỗ trợ số học dấu phẩy động tiêu chuẩn của IEEE, một cách để phát hiện NaN là gán nó cho một biến và biến đó sẽ không bằng chính nó nếu nó là NaN. Thử cái này. 7 thành đúng nếu cùng một biến được đặt ở cả hai bên. Show Đối với gấu trúc xác định những gì mà hầu hết các nhà phát triển sẽ biết là giá trị 8 là 9 hoặc 0 trong gấu trúc. Trong gấu trúc, giá trị 9 được biểu thị bằng 2Trong hầu hết các trường hợp, các thuật ngữ 9 và 8 có thể thay thế cho nhau, nhưng để tuân thủ các tiêu chuẩn của gấu trúc, chúng tôi sẽ tiếp tục sử dụng 9 trong suốt hướng dẫn nàyĐánh giá dữ liệu bị thiếuỞ cấp độ cơ sở, gấu trúc cung cấp hai chức năng để kiểm tra dữ liệu 9, 7 và 8. Như bạn có thể nghi ngờ, đây là những hàm đơn giản trả về giá trị 9 cho biết liệu giá trị đối số được truyền có thực tế là dữ liệu 9 hay khôngNgoài các chức năng trên, pandas còn cung cấp 2 phương thức để kiểm tra dữ liệu 9 trên các đối tượng Series và DataFrame. Các phương thức này đánh giá từng đối tượng trong Sê-ri hoặc Khung dữ liệu và cung cấp giá trị 9 cho biết dữ liệu có phải là 9 hay khôngVí dụ, hãy tạo một Series đơn giản trong pandas
Bây giờ đánh giá Sê-ri 4, đầu ra hiển thị từng giá trị như mong đợi, bao gồm chỉ số 5 mà chúng tôi đặt rõ ràng là 9
Để kiểm tra phương pháp 7 trong loạt bài này, chúng ta có thể sử dụng 8 và xem đầu ra
Như mong đợi, giá trị duy nhất được đánh giá là 9 là chỉ số 5Xác định xem có BẤT KỲ giá trị nào trong một chuỗi bị thiếu hay khôngMặc dù phương pháp 7 rất hữu ích, nhưng đôi khi chúng tôi có thể muốn đánh giá xem có bất kỳ giá trị nào là 9 trong Chuỗi hay khôngCó một vài khả năng liên quan đến việc xâu chuỗi nhiều phương thức lại với nhau Phương pháp nhanh nhất được thực hiện bằng cách xâu chuỗi 53 5Trong một số trường hợp, bạn có thể muốn xác định có bao nhiêu giá trị 9 tồn tại trong bộ sưu tập, trong trường hợp đó, bạn có thể sử dụng 55 được xâu chuỗi trên 8Đếm các giá trị còn thiếu trong DataFrameMặc dù chuỗi 56 sẽ hoạt động đối với đối tượng DataFrame để cho biết liệu có bất kỳ giá trị nào là 9 hay không, nhưng trong một số trường hợp, cũng có thể hữu ích khi đếm số lượng giá trị 9 trên toàn bộ DataFrame. Vì DataFrames vốn đã đa chiều, nên chúng ta phải gọi hai phương pháp tổng kếtVí dụ: trước tiên chúng ta cần tạo một DataFrame đơn giản với một vài giá trị 9 0Bây giờ nếu chúng ta xâu chuỗi một phương thức 55, thay vì lấy tổng của các giá trị 9, chúng ta sẽ nhận được một danh sách tất cả các tổng của mỗi 82 3Chúng ta có thể thấy trong ví dụ này, cột đầu tiên của chúng ta chứa ba giá trị 9, cùng với mỗi giá trị trong cột 5 và 85 cũng vậyĐể có được tổng cộng của tất cả các giá trị 9 trong DataFrame, chúng tôi xâu chuỗi hai phương thức 55 lại với nhau
Là NaN hay == NaN?NaN không bằng NaN . Truyện ngắn. Theo thông số kỹ thuật của IEEE 754, mọi thao tác được thực hiện trên các giá trị NaN sẽ mang lại giá trị sai hoặc sẽ gây ra lỗi. Cảm ơn CJ J đã chia sẻ điều này.
NaN có bằng chính nó không?Vâng, a Số không phải là số Không bằng chính nó . Nhưng không giống như trường hợp không xác định và null khi so sánh một giá trị không xác định với null là đúng nhưng kiểm tra kỹ (===) giống nhau sẽ cho bạn một giá trị sai, hành vi của NaN là do thông số kỹ thuật của IEEE mà tất cả các hệ thống cần tuân thủ.
Tại sao NaN không bằng chính nó?Để thoát khỏi phép ẩn dụ kỳ lạ này của tôi và quay lại Python, NaN không thể bằng chính nó vì NaN là kết quả của một thất bại . Kết quả của một lỗi không thể bằng kết quả của bất kỳ lỗi nào khác và các giá trị chưa biết không thể bằng nhau.
Làm cách nào để so sánh NaN trong gấu trúc?Các cách kiểm tra NaN trong Pandas DataFrame như sau. . Kiểm tra NaN với isnull(). giá trị. phương thức bất kỳ () Đếm NaN Sử dụng isnull(). phương pháp tổng () Kiểm tra NaN Sử dụng isnull(). giá trị. phương thức bất kỳ () Đếm NaN Sử dụng isnull(). Tổng(). phương pháp tổng () |