Python PANDAS - Como filtrar valores missing (nan)

[@danielbryk7883]

Obrigado, rapidamente me ajudou.

[@Kerbberuss]

Nunca Pare...vc ajuda muito...faz um de conectividade no banco de dados

[@ProgramePython]

Obrigado meu amigo! Planejando voltar em breve

[@gustavomoreira3497]

FANTÁSTICO!

[@brunadefreitas1660]

muito bom #python

[@OceanAlves23]

👨‍🎓, valeu, 👏.

[@giselapetroni7027]

Muito obrigada. Rápido e explicativo. Me ajudou muito!

[@kelvincalvin9179]

Mais objetivo impossível, me ajudou muito. Obrigado

[@emersonmathias2561]

Como eu renomeio os valores NAN como "não identificado" formato STR

[@ProgramePython]

Use a função .fillna("Não identificado")

[@NerdsEngenheiros]

Muito obrigado. Direto ao ponto, sem enrolação...

[@ProgramePython]

Eu que agradeço! Fique à vontade para comentar suas dúvidas e sugestões. Abraços

[@gtbronks]

Muito obrigado! Vídeo direto! É assim que é bom! Nada de prolixidade!

[@higorhenrique6988]

Melhor canal possível. Didático e objetivo. Obrigado.

[@petersonribeiro8733]

show de bola

[@mayconoliveira3290]

boa tarde!! Poxa estou tentando fazer algo q não estou conseguindo..filtrar tudo que é Nan e jogar em uma outra planilha apenas esses registros ...esta apresentando erros.. df_baseoriginal3 = [df_baseoriginal['QTD'].isnull()] print(df_baseoriginal3) df_carregandobase02 = pd.concat([df_baseoriginal3,df_base02]) df_carregandobase02.to_excel(caminhobasecomcomprovante)

[@ProgramePython]

Boa noite Maycon! Faltou o dataframe antes do colchete: df_baseoriginal[df_baseoriginal['QTD'].isnull()] Outra coisa: esse concat q vc fez é a intenção unir pelo index e adicionar colunas mesmo? Abs

[@isabelahorta213]

Oi! E se eu quiser saber a % de números NaN em uma série de dados? Eu tenho diversas abas no meu arquivo.

[@ProgramePython]

Oi Isabela! Para ver em todas as colunas do dataframe de uma vez, vc pode usar: df.isnull().sum() / len(df). A primeira parte vai te retornar quantos nulos tem em cada coluna e em seguida ela divide pelo comprimento do dataframe. Se quiser vc pode multiplicar por 100 no final, pra ficar mais visual. Se for só em uma coluna (ou uma série) aí vc pode usar coluna.value_counts(dropna=False, normalize=True).

[@isabelahorta213]

@@ProgramePython vou tentar! Obrigada!

[@ProgramePython]

Fiz um vídeo respondendo sua pergunta :) kzbin.info/www/bejne/jmbRiJeQj52KjJY