📃 Сегодня наткнулся на интересную статью, рассказывающую о сравнении значений с
None в Python и Pandas. Это требуется для нахождения пропущенных данных. 🧃 Кто хочет подробно изучить тему, то может ознакомиться в статье, а в посте сразу перейду к выводам и немного разберем понятия.
🐍 В
Python при сравнении с None используйте is или is not.🐼 В Pandas при поиске пропущенных значений используйте методы
isna или isnull. 🤥 В
Python есть понятие "истинных" и "ложных" значений. Благодаря этому различные небулевы типы данных могут интерпретироваться в логических контекстах. Важно различать:😇 Буквальные значения
True или False: они являются логическими.😈 Истинные или ложные значения: любой логический или небулевой тип данных.
🗓️ В
Python следующее считается "ложным":1️⃣ Константы:
None и False.2️⃣ Ноль любого числового типа: 0, 0.0, 0j,
Decimal(0), Fraction(0, 1). 3️⃣ Пустые последовательности и коллекции:
", (), [], {}, set(), range(0).
🤗 Любое другое значение считается "истинным"
✒️ А что вы делаете с пропущенными данными?
#pandas #python