تحديد الصفوف بقيم NaN في بيانات pandas

عند التعامل مع البيانات في بيانات pandas، قد تحتاج في بعض الأحيان إلى تحديد الصفوف التي تحتوي على قيم فارغة أو قيم مفقودة في أحد أعمدة البيانات. في حالتك، تبحث عن كيفية تحديد الصفوف التي تحتوي على قيم فارغة أو None أو NaN في عمود معين. دعني أوضح لك كيفية القيام بذلك.

أولاً وقبل كل شيء، يجب أن نفهم أن NaN (Not a Number) هو قيمة خاصة تُستخدم لتمثيل القيم المفقودة أو غير المتاحة في بيانات pandas. ومع ذلك، لا يمكنك استخدام المقارنة المباشرة بين NaN و None أو حتى np.nan باستخدام == لأن NaN لا يُعادل أي قيمة بما في ذلك نفسه.

لتحديد الصفوف التي تحتوي على NaN في عمود معين، يمكنك استخدام الوظيفة isnull() مع الفهرسة المناسبة. دعني أوضح لك كيفية القيام بذلك باستخدام مثالك:

pythonCopy code
import pandas as pd
import numpy as np

# إنشاء DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [3, 4, None]])

# استبدال None بـ NaN
df = df.fillna(np.nan)

# تحديد الصفوف التي تحتوي على قيم NaN في العمود الثالث
rows_with_nan = df[df[2].isnull()]

print(rows_with_nan)

باستخدام هذا الكود، ستحصل على DataFrame تحتوي فقط على الصفوف التي تحتوي على قيم NaN في العمود الثالث. يمكنك استخدام هذه الطريقة لتحديد الصفوف التي تحتوي على قيم None أو NaN في أي عمود آخر من البيانات.

بالطبع، دعني أكمل المقال لتوفير مزيد من الإرشادات حول استخدام بيانات pandas في هذا السياق.

بالنظر إلى المثال الذي قدمته، لاحظ أن الصف الثاني في DataFrame يحتوي على NaN في العمود الثالث. ومع ذلك، عند محاولة استخدام المقارنة المباشرة بين NaN و None أو حتى np.nan، لا يمكن أن تعطيك النتيجة المتوقعة. هذا يعود إلى خاصية NaN كقيمة فريدة لتمثيل البيانات المفقودة، والتي تتصف بسلوك مختلف عن القيم العادية.

باستخدام وظيفة isnull()، يمكنك بسهولة تحديد الصفوف التي تحتوي على NaN في عمود معين. توجيه هذه النقطة في المقال يساعد القراء على فهم كيفية التعامل مع القيم المفقودة بشكل صحيح داخل بيانات pandas.

علاوة على ذلك، يجب أن تعلم أنه يمكن استخدام وظيفة notnull() لتحديد الصفوف التي ليست قيمها NaN في عمود معين. هذا يمكن أن يكون مفيدًا إذا كنت ترغب في استبعاد الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة أثناء تحليل البيانات.

لديك الآن فهم أساسي لكيفية تحديد الصفوف التي تحتوي على قيم NaN في بيانات pandas. يمكنك توسيع هذه المفاهيم لتطبيقات أخرى، مثل تنظيف البيانات، أو تحليلها، أو تحضيرها للتصور والتحليل الإحصائي. استمتع بتطوير مهاراتك في استخدام pandas للاستفادة القصوى من بياناتك!