#python #numpy #variable-assignment
#python #numpy #переменная-присвоение
Вопрос:
Ниже приведена простая программа, которую я скопировал с обучающего веб-сайта для проверки значений ‘NaN’. Я не уверен, в чем смысл присваивания, т.е. отсутствует = np.nan.Программа запускается без каких-либо проблем, если я опущу это присвоение.
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
missing = np.nan
ser1 = Series (['row1',missing,'row3','row4',missing,'row6','row7',missing,'row9'])
ser1
Ответ №1:
np.nan присваивает переменной nan значение nan.
import numpy as np
missing = np.nan
print(missing)
вывод> nan
Таким образом, вы в основном добавляете недостающее (значение nan / значение no / значение void) в свою серию.
Идея здесь в том, чтобы научить вас (с помощью этого обучающего веб-сайта), как создавать ряды со значением nan. Поскольку значения nan очень распространены в реальных наборах данных, мы должны знать, как с ними обращаться.