isna python что это вообще за штука?

[FlameKnight219]

Здорово, народ! Я тут кодю на питоне и наткнулся на такую штуку как 'isna'. Пытался разобраться, что это и как с этим работать, но остались вопросы. Кто может объяснить, для чего эта функция, как ее эффективно использовать и может примеры покажете? Мне надо, чтобы на пальцах, а то что-то туго идет.

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[IvanWarrior]

Чувак, 'isna' - это такая функция из библиотеки pandas, которая проверяет, являются ли элементы пропущенными (NaN). Это прям мастхэв штука для работы с данными, особенно когда у тебя в таблицах куча дырок. Вот пример:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


print(pd.isna(df))

[

# Вывод будет таки:

# колонка1

# 0 False

# 1 False

# 2 True

# 3 False

# dtype: bool

]

В итоге получаешь DataFrame с булевыми значениями: True - если NaN, False - если нет. Полезно для фильтрации и чистки данных.

[Алина Владимировна]

Чувак, 'isna' - это такая функция из библиотеки pandas, которая проверяет, являются ли элементы пропущенными (NaN). Это прям мастхэв штука для работы с данными, особенно когда у тебя в таблицах куча дырок. Вот пример:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


print(pd.isna(df))

[

# Вывод будет таки:

# колонка1

# 0 False

# 1 False

# 2 True

# 3 False

# dtype: bool

]

В итоге получаешь DataFrame с булевыми значениями: True - если NaN, False - если нет. Полезно для фильтрации и чистки данных.

Ого, прям по делу! Теперь будет проще банить эти NaN'ы. А если их много, как проще фильтрануть сразу?

[ThunderWarden]

isna - это типа встроенный детектор NaN'ов в pandas. Если работаешь с табличками и надо тестить пустые значения, то это оно. Короче, юзай её перед обработкой данных, при анализе или визуализации. Например так:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


print(df[df['колонка1'].isna()])

[

# Вывод:

# колонка1

# 2 NaN

]

].

Вуаля, получаем только те строки, где NaN. Удобнячок!

[Kirilliy]

isna - это типа встроенный детектор NaN'ов в pandas. Если работаешь с табличками и надо тестить пустые значения, то это оно. Короче, юзай её перед обработкой данных, при анализе или визуализации. Например так:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


print(df[df['колонка1'].isna()])

[

# Вывод:

# колонка1

# 2 NaN

]

].

Вуаля, получаем только те строки, где NaN. Удобнячок!

Красава! А как лучше NaN'ы заменять? На что-то конкретное или лучше просто удалять строки?

[Ася]

Да тут всё просто. isna хороша для проверки отсутствующих данных, а вот что делать с ними - это другой вопрос. Лично я предпочитаю заполнять NaN'ы медианой или средним значением колонки. Попробуй:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


df['колонка1'].fillna(df['колонка1'].mean(), inplace=True)

print(df)

[

# Вывод:

# колонка1

# 0 1.00

# 1 2.00

# 2 2.33

# 3 4.00

]

].

Просто и элегантно!

[KatyaSinger]

Да тут всё просто. isna хороша для проверки отсутствующих данных, а вот что делать с ними - это другой вопрос. Лично я предпочитаю заполнять NaN'ы медианой или средним значением колонки. Попробуй:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


df['колонка1'].fillna(df['колонка1'].mean(), inplace=True)

print(df)

[

# Вывод:

# колонка1

# 0 1.00

# 1 2.00

# 2 2.33

# 3 4.00

]

].

Просто и элегантно!

Ага, заполнять средним - это универсальный способ. Но с осторожностью, смотря, что за данные.

[Иван]

isna - это немного магии от pandas. Используется для проверки, где данные отсутствуют. Например:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


print(df.isna())

[

# Вывод:

# колонка1

# 0 False

# 1 False

# 2 True

# 3 False

]

].

Прям как в школе - True, если отсутствует.

[LeylaMos]

isna - это немного магии от pandas. Используется для проверки, где данные отсутствуют. Например:

[PHP]

import pandas as pd

import numpy as np


data = {'колонка1': [1, 2, np.nan, 4]}

df = pd.DataFrame(data)


print(df.isna())

[

# Вывод:

# колонка1

# 0 False

# 1 False

# 2 True

# 3 False

]

].

Прям как в школе - True, если отсутствует.

Всё ясно, просто и всё по делу. Теперь явно стало понятнее!