Python pandas – Datos que faltan

Python pandas : En este tutorial, vamos a aprender sobre la de trabajo de los datos que faltan en Python pandas .

Durante el uso de los pandas, si hay un punto de datos que faltan, los pandas se llenan automáticamente en ese punto que falta con class o NAN.

vamos a definir primero una trama de datos utilizando Numpy y pandas.

import numpy as np
  import pandas as pd
  d = {'A':[1,2,np.nan],'B':[3,np.nan,np.nan],'C':[4,5,6]}
  df = pd.DataFrame(d)
  print(df)
  

salida

     A    B  C
  0  1.0  3.0  4
  1  2.0  NaN  5
  2  NaN  NaN  6
  

pandas proporcionar las siguientes opciones para trabajar con los datos que faltan,

valores de caída de NAN

# drops rows with null or NAN values
  print(df.dropna())
  '''
       A    B  C
  0  1.0  3.0  4
  '''
  

# drops columns with null or NAN values
  print(df.dropna(axis=1))
  '''
     C
  0  4
  1  5
  2  6
  '''
  

especificar un umbral de no soltar cualquier número de no-NA valores.

# Does not remove the 2nd row because, 
  # it has less than 2 NAN values.
  print(df.dropna(thresh=2))
  '''
       A    B  C
  0  1.0  3.0  4
  1  2.0  NaN  5
  '''
  

valores perdidos de relleno

print(df.fillna('empty'))
  '''
         A      B  C
  0      1      3  4
  1      2  empty  5
  2  empty  empty  6
  '''