Filter NaN Pandas

En el análisis de datos, es común encontrarse con valores faltantes o datos incompletos, también conocidos como NaN (Not a Number). Estos valores pueden ser problemáticos al momento de realizar cálculos estadísticos y gráficos, por lo que es importante eliminarlos o remplazarlos. En el lenguaje de programación Python, se utiliza la biblioteca Pandas para el manejo y análisis de datos. En este artículo, se aprenderá cómo filtrar y eliminar valores NaN en Pandas.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Cómo filtrar NaN en una columna
Cómo reemplazar los valores NaN
Cómo eliminar los valores NaN
Conclusión
Preguntas frecuentes
Ejemplos de codigos o comandos

Cómo filtrar NaN en una columna

Para filtrar los valores NaN en una columna de un DataFrame de Pandas, se puede utilizar la función `isna()` que retorna un DataFrame booleano. Con esta función, se puede filtrar el DataFrame original y obtener un nuevo DataFrame sin los valores NaN.

Por ejemplo:

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [np.nan, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}) filtered_df = df[df['A'].isna() == False] print(filtered_df)

El resultado será:

A B C 0 1.0 NaN 9 1 2.0 6.0 10 3 4.0 8.0 12

Cómo reemplazar los valores NaN

Para remplazar los valores NaN en un DataFrame de Pandas, se puede utilizar la función `fillna()`. Esta función permite reemplazar los valores NaN por un valor específico o una operación específica, como la media o la mediana.

Por ejemplo:

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [np.nan, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}) df.fillna(value=0, inplace=True) print(df)

El resultado será:

A B C 0 1.0 0.0 9 1 2.0 6.0 10 2 0.0 7.0 11 3 4.0 8.0 12

Cómo eliminar los valores NaN

Para eliminar los valores NaN en un DataFrame de Pandas, se puede utilizar la función `dropna()`. Esta función permite eliminar las filas o columnas con valores NaN.

Por ejemplo:

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [np.nan, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}) df.dropna(inplace=True) print(df)

El resultado será:

A B C 1 2.0 6.0 10 3 4.0 8.0 12

Conclusión

En este artículo, se ha aprendido cómo filtrar, remplazar y eliminar valores NaN en Pandas, lo que es fundamental para el manejo y análisis de datos. Es importante recordar que las funciones `isna()`, `fillna()` y `dropna()` pueden ser utilizadas con diferentes parámetros para adaptarse a las necesidades específicas del análisis de datos.

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante eliminar los valores NaN en un DataFrame?

Los valores NaN en un DataFrame pueden producir resultados incorrectos en los cálculos estadísticos y gráficos, por lo que es importante filtrarlos o eliminarlos para obtener resultados precisos.

¿Qué valores se pueden utilizar para reemplazar los valores NaN?

Se pueden utilizar diferentes valores para reemplazar los valores NaN, como cero, el valor promedio o la mediana de la columna.

¿Se pueden filtrar los valores NaN en varias columnas al mismo tiempo?

Sí, se puede filtrar los valores NaN en varias columnas al mismo tiempo utilizando la misma sintaxis que al filtrar en una sola columna. Solo se necesita agregar una condición adicional para cada columna.

¿Es posible que un DataFrame de Pandas no tenga valores NaN?

Sí, es posible que un DataFrame de Pandas no tenga valores NaN, dependiendo de los datos con los que se está trabajando. Sin embargo, es un escenario poco frecuente en el análisis de datos reales.

Ejemplos de codigos o comandos

isna() - retorna un DataFrame con valores booleanos, los cuales indican si un valor es NaN o no.
fillna() - permite reemplazar los valores NaN por un valor específico o una operación específica.
dropna() - permite eliminar las filas o columnas con valores NaN.