Einführung
In diesem Lab werden wir lernen, wie die notna()-Methode in der Pandas-Bibliothek in Python verwendet wird. Die notna()-Methode wird verwendet, um vorhandene Werte in einem DataFrame zu erkennen und gibt einen DataFrame zurück, der aus booleschen Werten für jedes Element besteht, die angeben, ob das Element kein NA-Wert ist.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importiere die erforderlichen Bibliotheken
Zunächst müssen wir die pandas-Bibliothek unter dem Alias pd und die numpy-Bibliothek unter dem Alias np importieren. Diese Bibliotheken werden jeweils zur Datenmanipulation und numerischen Operationen verwendet.
import pandas as pd
import numpy as np
Erstelle einen DataFrame
Als nächstes werden wir einen DataFrame mit einigen Beispielwerten erstellen, um die Verwendung der notna()-Methode zu demonstrieren. Wir werden die pd.DataFrame()-Funktion verwenden, um den DataFrame zu erstellen.
df = pd.DataFrame([(0.0, np.nan, -1.0, 1.0), (np.nan, 2.0, np.nan, np.nan), (2.0, 3.0, np.nan, 9.0)], columns=list('abcd'))
Zeige den DataFrame an
Lassen Sie uns den DataFrame ausgeben, um seinen Inhalt und seine Struktur zu sehen.
print("The DataFrame is:")
print(df)
Verwende die notna()-Methode
Jetzt werden wir die notna()-Methode auf dem DataFrame anwenden, um die vorhandenen Werte zu erkennen. Die notna()-Methode gibt einen DataFrame zurück, der die gleiche Form wie der ursprüngliche DataFrame hat, wobei jedes Element ein boolescher Wert ist, der angibt, ob das entsprechende Element kein NA-Wert ist.
notna_df = df.notna()
print("The result of the notna() method is:")
print(notna_df)
Zeige das Ergebnis an
Lassen Sie uns den resultierenden DataFrame ausgeben, um die booleschen Werte zu sehen, die die vorhandenen Werte angeben.
print(notna_df)
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die notna()-Methode in der Pandas-Bibliothek verwendet, um vorhandene Werte in einem DataFrame zu erkennen. Diese Methode ist nützlich für Datenbereinigungs- und Analysetasks, bei denen wir fehlende oder leere Werte identifizieren müssen. Indem wir die notna()-Methode verwenden, können wir schnell einen DataFrame von booleschen Werten erhalten, die das Vorhandensein oder Fehlen von vorhandenen Werten anzeigen.