Способы создания значений NaN в Pandas DataFrame

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Давайте обсудим способы создания значений NaN в фрейме данных Pandas. Существуют различные способы создания значений NaN в Pandas dataFrame. Это:

Использование NumPy
Импорт файла csv с пустыми значениями
Применение функции to_numeric

Method 1: Using NumPy

import pandas as pd
import numpy as np
  
num = {"number": [1,2,np.nan,6,7,np.nan,np.nan]}
df = pd.DataFrame(num)
  
df

Output:

Method 2: Importing the CSV file having blank instances

Consider the below csv file named “Book1.csv”:

Code:

# import pandas
import pandas as pd
  
# read file
df = pd.read_csv("Book1.csv")
  
# print values
df

Output:

You will get Nan values for blank instances.

Method 3: Applying to_numeric function

to_numeric function coverts arguments to a numeric type.

Example:

import pandas as pd
  
num = {"data": [1,"hjghjd",3,"jxsh"]}
df = pd.DataFrame(num)
  
# this will convert non-numeric 
# values into NaN values
df = pd.to_numeric(df["data"], errors="coerce")
  
df

Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Способы создания значений NaN в Pandas DataFrame

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ