पायथन में NaN मान की जांच कैसे करें?

पायथन में, NaN मान एक विशेष मान है जो इंगित करता है कि संख्या संख्या नहीं है. पायथन में एक NaN मान की जाँच करने के लिए, आप isinstance () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं. isinstance() फ़ंक्शन एक बूलियन मान लौटाता है जो इंगित करता है कि दी गई वस्तु किसी विशेष वर्ग का उदाहरण है या नहीं. यदि isinstance() फ़ंक्शन True लौटाता है, तो ऑब्जेक्ट तर्क द्वारा निर्दिष्ट वर्ग का एक उदाहरण है, और यदि isinstance() फ़ंक्शन गलत रिटर्न देता है, तो ऑब्जेक्ट तर्क द्वारा निर्दिष्ट वर्ग का उदाहरण नहीं है

पायथन में NaN मान की जांच के लिए isinstance () फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, आप निम्न कोड उदाहरण का उपयोग कर सकते हैं

अगर उदाहरण (एक्स, फ्लोट)

प्रिंट ("एक्स एक फ्लोट है")

और कुछ

प्रिंट ("एक्स एक संख्या नहीं है")

पायथन में, आप कैसे जांचते हैं कि एक मान NaN है या नहीं?. ऐसे दृष्टिकोण हैं जो पुस्तकालयों (पांडा, गणित और सुन्न) का उपयोग करते हैं और ऐसे दृष्टिकोण जो पुस्तकालयों का उपयोग नहीं करते हैं

NaN Not A Number का संक्षिप्त नाम है और डेटा में लापता मान का प्रतिनिधित्व करने के सबसे सामान्य तरीकों में से एक है. यह एक अद्वितीय फ़्लोटिंग-पॉइंट मान है जिसे फ़्लोट के अलावा किसी अन्य प्रकार में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है

डेटा विश्लेषण में सबसे गंभीर मुद्दों में से एक NaN मान है. वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए NaN से निपटना महत्वपूर्ण है

किसी सरणी, श्रृंखला या डेटाफ़्रेम में NaN का पता लगाना और उससे निपटना आसान है. हालाँकि, स्टैंड-अलोन NaN मान निर्धारित करना कठिन है. इस लेख में, मैं पायथन में NaN से निपटने के पाँच तरीकों पर जाऊँगा. पहले तीन तरीके बिल्ट-इन लाइब्रेरी फ़ंक्शंस पर निर्भर करते हैं.

विधि 1. पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करना

पांडा लाइब्रेरी के इस्ना () फ़ंक्शन का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि कोई मान शून्य है या NaN. यदि मान NaN/null है, तो यह True वापस आ जाएगा

import pandas as pd
x = float("nan")
print(f"It's pd.isna  : {pd.isna(x)}")OutputIt's pd.isna  : True

विधि 2. नम्पी लाइब्रेरी का उपयोग करना

numpy लाइब्रेरी के इस्नान () फ़ंक्शन का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि कोई मान शून्य है या NaN. यह पांडा के इस्ना () फंक्शन के समान है

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

विधि 3. गणित पुस्तकालय का उपयोग करना

गणित पुस्तकालय में अंतर्निहित गणितीय कार्य शामिल हैं. सभी वास्तविक संख्याएँ पुस्तकालय द्वारा कवर की जाती हैं. बड़ी संख्या से निपटने के दौरान इस्तेमाल किया जा सकता है
अशक्त/NaN मानों की जांच करने के लिए, गणित पुस्तकालय में फ़ंक्शन इस्नान () शामिल है

import math
x = float("nan")
print(f"It's math.isnan : {math.isnan(x)}")OutputIt's math.isnan  : True

विधि 4. खुद से तुलना करना

जब मैंने पहली बार एक बड़ी आईटी कंपनी के लिए काम करना शुरू किया, तो मुझे पहले महीने की ट्रेनिंग से गुजरना पड़ा. NaN मूल्यों की अवधारणा को पेश करते समय, प्रशिक्षक ने उल्लेख किया कि वे अज्ञात एलियंस के समान हैं. क्योंकि ये एलियंस लगातार अपना रूप बदल रहे हैं, हम NaN मान की तुलना खुद से नहीं कर सकते
NaN मानों का पता लगाने का सबसे सामान्य तरीका यह देखना है कि क्या चर स्वयं के बराबर है. यदि यह नहीं है, तो यह एक NaN मान होना चाहिए

def isNaN(num):
    return num!= numx=float("nan")
isNaN(x)OutputTrue

विधि 5. रेंज की जाँच कर रहा है

रेंज NaN की एक अन्य संपत्ति है जिसका उपयोग NaN की जांच के लिए किया जा सकता है. सभी फ्लोटिंग पॉइंट वैल्यू माइनस इनफिनिटी और इनफिनिटी के बीच आते हैं

अनंत <कोई भी संख्या <अनंत

हालाँकि, NaN मान इस सीमा के बाहर हैं. परिणामस्वरूप, यदि मान माइनस इन्फिनिटी से अनंत तक की सीमा के भीतर नहीं आता है, तो यह NaN है

इसे इस प्रकार किया जा सकता है

def isNaN(num):
    if float('-inf') < float(num) < float('inf'):
        return False 
    else:
        return Truex=float("nan")
isNaN(x)OutputTrue

मुझे उम्मीद है कि आपको पिछला लेख उपयोगी लगा होगा. मुझे यकीन है कि विभिन्न लॉजिक्स के आधार पर NaN मानों की जाँच के लिए कई अन्य तकनीकें हैं. कृपया NaN/शून्य मानों की जांच के लिए आपके द्वारा खोजी गई कोई अन्य विधि साझा करें

नमस्कार, आज हम NaN पर चर्चा करेंगे. इसके अलावा, हम सीखेंगे कि पायथन का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए कैसे किया जाता है कि दी गई स्ट्रिंग NaN है या नहीं. आप सोच रहे होंगे कि यह NaN क्या है. तो मैं आपको बता दूं कि नान नॉट ए नंबर का संक्षिप्त नाम है. यह एक संख्यात्मक डेटा प्रकार है जो मूल्य की अप्रत्याशितता का प्रतिनिधित्व करता है. उदाहरण के लिए, एक ऋणात्मक संख्या का वर्गमूल एक NaN है, जैसा कि एक अन्य अनंत संख्या से अनंत संख्या का घटाव है. कंप्यूटिंग सिस्टम में, NaN एक अपरिभाषित मान का प्रतिनिधित्व करता है

पायथन में, आप कैसे जांचते हैं कि स्ट्रिंग NaN है या नहीं?

हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि NaN ऑब्जेक्ट की संपत्ति NaN का उपयोग करके स्ट्रिंग NaN है या नहीं. = नाएन

आइए एक बूलियन फ़ंक्शन बनाते हैं जिसे isNaN () कहा जाता है जो सही देता है यदि दिया गया तर्क एक NaN है और अन्यथा गलत है

def isNaN(string):
    return string != string
print(isNaN("hello"))
print(isNaN(np.nan))

निम्नलिखित कोड निम्नलिखित परिणाम उत्पन्न करेगा

False
True

हम यह निर्धारित करने के लिए कि क्या यह NaN है, एक मान को फ्लोट में भी बदल सकते हैं. हम गणित मॉड्यूल आयात करते हैं और इनके लिए गणित का उपयोग करते हैं. इस्नान () विधि. नीचे दिए गए कोड को देखें

परिणामस्वरूप, यह निर्धारित करने के लिए कोड कि क्या 'set_of_numbers' कॉलम में NaN मान मौजूद है, निम्नानुसार है

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'set_of_numbers': [1,2,3,4,5,np.nan,6,7,np.nan,8,9,10,np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

check_for_nan = df['set_of_numbers'].isnull().values.any()
print (check_for_nan)

जब आप कोड चलाते हैं, तो आपको 'True' मिलेगा, जो DataFrame कॉलम में NaN मानों की मौजूदगी की पुष्टि करता है

True

इसके अलावा, यदि आप उन उदाहरणों का वास्तविक विश्लेषण देखना चाहते हैं जहां NaN मान मौजूद हैं, तो आप निकाल सकते हैं. मूल्यों. कोई() कोड से. तो ब्रेकडाउन प्राप्त करने का पूरा सिंटैक्स इस प्रकार होगा

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'set_of_numbers': [1,2,3,4,5,np.nan,6,7,np.nan,8,9,10,np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

check_for_nan = df['set_of_numbers'].isnull()
print (check_for_nan)

अब आपको NaN मानों के तीन उदाहरण देखने चाहिए

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

यहाँ उन सभी उदाहरणों को प्राप्त करने का एक और तरीका है जहाँ NaN मान मौजूद है

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

एक नया कॉलम (जिसे 'value_is_NaN' कहा जाता है) अब दिखाई देगा, जो उन सभी उदाहरणों को दर्शाता है जहां एक NaN मान मौजूद है

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

(2) एकल डेटाफ़्रेम कॉलम में NaN की संख्या की गणना करें

आप इस सिंटैक्स का उपयोग एकल DataFrame कॉलम में NaN मानों की गणना करने के लिए कर सकते हैं

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

हमारे उदाहरण के लिए वाक्य रचना इस प्रकार है

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

फिर तीन NaN मानों की गिनती आपको लौटा दी जाएगी

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

और यहाँ संख्या निर्धारित करने का एक और तरीका है

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

आपको पहले की तरह ही NaN मानों के तीन उदाहरणों की गिनती मिलेगी

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

(3) संपूर्ण डेटाफ़्रेम में NaN की खोज करें

चलिए अब मूल DataFrame में एक दूसरा कॉलम जोड़ते हैं. इस कॉलम में NaN मानों के साथ संख्याओं का एक और सेट शामिल किया जाएगा

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

जब आप कोड चलाते हैं, तो आप पूरे DataFrame में NaN मानों के 8 उदाहरण देखेंगे

import numpy as np
x = float("nan")
print(f"It's np.isnan  : {np.isnan(x)}")OutputIt's np.isnan  : True

फिर आप पूरे डेटाफ़्रेम में NaN मानों की उपस्थिति की जाँच करने के लिए इस सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं

import math
x = float("nan")
print(f"It's math.isnan : {math.isnan(x)}")OutputIt's math.isnan  : True

हमारे उदाहरण के लिए

import math
x = float("nan")
print(f"It's math.isnan : {math.isnan(x)}")OutputIt's math.isnan  : True

जब आप कोड चलाते हैं, तो आपको 'ट्रू' मान मिलेगा, जो डेटाफ़्रेम में NaN मानों की उपस्थिति की पुष्टि करता है

मैं एक NaN के मान की गणना कैसे करूं?

मैं पांडा में NaN मान कैसे देख सकता हूँ?

आप कैसे निर्धारित करते हैं कि एक चर का NaN मान है या नहीं?