সূচকে NaN আছে কিনা তা পরীক্ষা করতে, index.hasnans ব্যবহার করুন পান্ডাসে সম্পত্তি।
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
pdimport numpy হিসাবে np হিসাবে pandas আমদানি করুন
সূচক তৈরি করা হচ্ছে। NaN-এর জন্য, আমরা numpy লাইব্রেরি −
ব্যবহার করেছিindex =pd.Index(['Car','bike', np.nan,'Car',np.nan, 'Ship'])
সূচক প্রদর্শন করুন -
প্রিন্ট("পান্ডাস ইনডেক্স...\n", ইনডেক্স) সূচকে NaNs −
আছে কিনা তা পরীক্ষা করুনপ্রিন্ট("\nপান্ডাস সূচকে কি NaN আছে?\n", index.hasnans) উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
pdimport numpy হিসেবে np# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন# NaN এর জন্য, আমরা numpy libraryindex =pd.Index(['Car','Bike', np.nan,'Car',np.nan,' ব্যবহার করেছি শিপ'])# ইনডেক্সপ্রিন্ট প্রদর্শন করুন("পান্ডাস ইনডেক্স...\n", ইনডেক্স)# ইনডেক্সপ্রিন্টে ডেটা প্রতিনিধিত্ব করে এমন একটি অ্যারে ফেরত দিন("\nArray...\n", index.values)# পরীক্ষা করুন কিনা ইনডেক্সে NaNsprint আছে("\nপান্ডাস সূচীতে কি NaNs আছে?\n", index.hasnans)# অন্তর্নিহিত ডেটাপ্রিন্টের আকারের একটি টিপল ফেরত দিন("\nঅন্তর্নিহিত ডেটার আকারের একটি টিপল...\n" ,index.shape)আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত কোড তৈরি করবে -
Pandas Index...Index(['Car', 'bike', nan, 'Car', nan, 'Ship'], dtype='object')Array...['Car' 'bike' nan 'কার' ন্যান 'শিপ']পান্ডাস সূচকে কি NaNs আছে? অন্তর্নিহিত ডেটার আকারের সত্যিকারের টিপল...(6,)
