Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
La función Pandas TimedeltaIndex.isna()
detecta todos los valores faltantes del objeto TimedeltaIndex dado.
Sintaxis: TimedeltaIndex.isna()
Parámetros: Ninguno
Retorno: objeto de array
Ejemplo #1: Use TimedeltaIndex.isna()
la función para detectar todos los valores faltantes del objeto TimedeltaIndex dado.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the TimedeltaIndex object tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', None, '22 day 2 min 3us 10ns', '+23:59:59.999999', None, '+12:19:59.999999']) # Print the TimedeltaIndex object print(tidx)
Producción :
Ahora usaremos la TimedeltaIndex.isna()
función para detectar todos los valores faltantes del objeto tidx.
# find all missing values tidx.isna()
Salida:
como podemos ver en la salida, la TimedeltaIndex.isna()
función ha devuelto un objeto de array que contiene el True
valor correspondiente a los valores faltantes.
Ejemplo #2: Use TimedeltaIndex.isna()
la función para detectar todos los valores faltantes del objeto TimedeltaIndex dado.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the TimedeltaIndex object tidx = pd.TimedeltaIndex(data =[None, '1 days 06:05:01.000030', None, '1 days 02:00:00', '21 days 06:15:01.000030']) # Print the TimedeltaIndex object print(tidx)
Salida:
ahora usaremos la TimedeltaIndex.isna()
función para detectar todos los valores faltantes del objeto tidx.
# find all missing values tidx.isna()
Salida:
como podemos ver en la salida, la TimedeltaIndex.isna()
función ha devuelto un objeto de array que contiene el True
valor correspondiente a los valores faltantes.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA