Como Usar Python para Testar Valores NaN?

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Python: Testando se há NaN em todos os cabeçalhos H2 e H3

Existem várias situações em que você pode precisar verificar se há valores ausentes (NaN) em um DataFrame do Pandas. Neste tutorial, vamos explorar como testar se há NaN em todos os cabeçalhos H2 e H3 usando Python.

Para começar, precisamos importar a biblioteca do Pandas, que nos permite trabalhar com estruturas de dados tabulares:

import pandas as pd

Em seguida, podemos criar um DataFrame de exemplo para demonstrar como realizar essa verificação. Vamos criar um DataFrame com cabeçalhos H1, H2 e H3, e alguns valores NaN em diferentes linhas:

data = {'H1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'H2': [6, 7, float('nan'), 9, 10],
        'H3': [11, 12, float('nan'), 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

Agora que temos nosso DataFrame de teste, podemos executar o teste para verificar se há NaN em todos os cabeçalhos H2 e H3. Podemos fazer isso da seguinte maneira:

nan_h2 = df['H2'].isna().all()
nan_h3 = df['H3'].isna().all()

if nan_h2:
    print("Todos os valores em H2 são NaN!")
else:
    print("Existem valores não-NaN em H2.")

if nan_h3:
    print("Todos os valores em H3 são NaN!")
else:
    print("Existem valores não-NaN em H3.")

Dependendo do nosso DataFrame de teste, os resultados podem variar. Se todos os valores em H2 forem NaN, a saída será “Todos os valores em H2 são NaN!“. Da mesma forma, se todos os valores em H3 forem NaN, a saída será “Todos os valores em H3 são NaN!“.

No entanto, se houver valores não-NaN em qualquer um dos cabeçalhos, a saída refletirá isso.

Esta é uma maneira simples de testar se há NaN em todos os cabeçalhos H2 e H3 em um DataFrame do Pandas usando Python. A biblioteca do Pandas oferece muitos métodos e funcionalidades úteis para manipulação e análise de dados. Experimente diferentes combinações para atender às suas necessidades específicas.

Espero que este tutorial tenha sido útil e tenha fornecido informações claras sobre como realizar essa verificação em Python.