NaN
o None
. Retorna una array de booleanos.
1 |
df.capacidad.isna() |
[False, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False]
NaN
o None
. Retorna una array de booleanos.. Como es un array de booleanos se puede usar para filtrar las filas que son válidas.
1 |
df.capacidad.notna() |
[True, False, True, False, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
NaN
o None
1 |
new_df = df[df.capacidad.notna()] |
NaN
o None
1 |
df[(df.tipo.notna()) & (df.capacidad.notna()) & (df.precio.notna())] |
NaN
o None
con la media de su columna
1 2 |
df.fillna(df.mean(),inplace = True ) new_df = df.fillna(df.mean()) |
NaN
o None
con un valor
1 |
df[ 'tipo' ] = df.tipo.fillna( "Desconocido" ) |
NaN
o None
con la media
1 |
df[ 'precio' ] = df.precio.fillna(df.precio.mean()) |
Genera un HTML con información del DataFrame
1 2 3 |
from pandas_profiling import ProfileReport reporte = ProfileReport(df, title = "Mi reporte" ) reporte.to_file( "reporte.html" ) |
Se puede ver el resultado en pandas_profiling.html
Mas información: