Отличие нестожен от нан: Сравниваем Нан и Нестожен | Определяем лучшую смесь

Детская молочная смесь Nestle Нестожен (Nestogen) для детей с 6 месяцев — «Полный разбор состава Nestogen 2 и NAN 2, и чем же все-таки они отличаются»

До 8 месяцев кормили ребенка НАНом, но с 2014 года смесь подорожала. В принципе итак на нее уходила довольно ощутимая сумма, а тут еще больше. Стала искать альтернативу, более всего по составу подходила Агуша Голд 2, но у нас ее мало где найдешь и не факт, что ребенок будет ее пить.

Стала я ходить и сравнивать смеси в магазинах, в аптеках, и пришла к выводу, что в магазинах дешевле, но выбор не ахти, а в аптеке наоборот — выбор большой, но цены кусаются.

В итоге решили остановиться на Nestogen 2, состав в принципе похож, с небольшими изменениями, да и по цене доступнее — НАН за 400 гр банку 350 руб, Nestogen за 350 гр 210 руб

Разбор состава:

Nestogen 2: обезжиренное молоко, лактоза, мальтодекстрин, растительные масла(пальмовый олеин, низкоэруковое рапсовое, кокосовое, подсолнечное), деминерализованная сыворотка, галактоолигосахариды(ГОС),соевый лецитин,цитрат кальция, фосфат кальция, фруктоолигосахариды(ФОС), магния цитрат, натрия цитрат, калия хлорид, витамины, сульфат железа, сульфат меди, йодид калия, селенат натрия. Изготовлено с использованием обезжиренного молока и молочной сыворотки.

NAN 2: обезжиренное молоко, мальтодекстрин, лактоза, растительные масла(пальмовый олеин, низкоэруковое рапсовое, подсолнечное, масло из Mortierella alpina), сывороточный белок, соевый лецитин, цитрат кальция, фосфат кальция, цитрат натрия, цитрат магния, рыбий жир, хлорид калия, витамины, сульфат железа, культура бифидобактерий, сульфат цинка, культура лактобацилл, сульфат меди, йодид калия, селенат натрия. Изготовлено с использованием сухой молочной сыворотки.

ГОС и ФОС в Нестожен 2 — это не что иное, как те самые Пребиотики

Если пробежаться по минерально-витаминному составу, то он отличается на доли мг

И все-таки хочу отметить, что в Нестожен отсутствуют такие важные элементы, как рыбий жир и омега-кислоты, а Mortierella alpina — это штамм гриба MORTIERELLA ALPINA PEYRONEL БС-2 для производства полиненасыщенных высших жирных кислот, которые отвечают за оптимальное развитие головного мозга и зрения малыша в первый год жизни.

НАН 2 соотношение белков 60/40 — казеиновых больше

Нестожен 2 белков 40/60 — больше сывороточных

Смесь молочная Nestogen 1 600г с 0месяцев

Смесь Nestogen 1 была специально разработана для обеспечения сбалансированного здорового питания и комфортного пищеварения малыша. Смесь Nestogen 1 с пребиотиками и уникальными лактобактериями L.reuteri способствует улучшению моторики кишечника, формированию регулярного мягкого стула, полезной микрофлоры и предотвращению колик. Здоровая кишечная микрофлора необходима для поддержания, развития и укрепления иммунитета.

Лютеин и омега-3 ПНЖК способствуют развитию мозга. Смесь содержит сбалансированный комплекс витаминов и минеральных веществ для гармоничного роста и развития.

Смесь Nestogen 1 отличается преобладанием белков молочной сыворотки для улучшения качества белка и обеспечению комфортного пищеварения. Смесь Nestogen 1 предназначена для кормления здоровых детей с рождения в случаях, когда грудное вскармливание невозможно, и является молочной составляющей рациона ребенка.

Состав: Обезжиренное молоко, деминерализованная молочная сыворотка, лактоза, мальтодексин, смесь растительных масел (низкоэруковое рапсовое, подсолнечное, подсолнечное высокоолеиновое, кокосовое), молочный жир, пребиотики (галактоолигосахариды (ГОС) и фруктоолигосахариды (ФОС)), цитрат кальция,эмульгатор ( соевый лецитин), цитрат калия, цитрат натрия, фосфат калия, хлорид магния, витаминный комплекс(С (L-аскорбат натрия,У(DL-альфа-токоферолла ацетат), PP (никотинамид),D-пантотенат кальция,аскорбилпальмитат ©, DL-альфа-токоферолла ацетат (Е), никотинамид (PP), D-пантотенат кальция, B1 (тиамина мононитрат), А (ретинола ацетат), B6 (пиридоксин гидрохлорид), B2 (рибофлавин), фолиевая кислота (B9),R (фитоменадион), Д-биотин,Д3 (холекальциферол), B12 (цианкобламин)),хлорид калия, хлорид натрия, рыбий жир, культура лактобактерий L.6 КОЕ/г), таурин,инозит, сульфат железа, сульфат цинка,нуклеотиды, L-карнитин, сульфат меди, сульфат марганца, йодид калия, лютеин, селенат натрия.

Важное примечание: Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к медицинскому работнику. Возрастные ограничения указаны на упаковке товаров в соответствии с законодательством РФ. Продукт изготовлен из сырья, произведенного специально одобренными поставщиками, без использования генетически модифицированных ингредиентов, консервантов и красителей. Переход на новую смесь должен осуществляться постепенно.

Примечание: Для сохранения живых бактерий вскипяченную воду следует остудить примерно до температуры тела (37 ̊С) и затем добавить сухую смесь. Для приготовления смеси необходимо использовать мерную ложку, заполненную без горки. Разведение неправильного количества порошка большего или меньшего по сравнению с количеством, указанным в таблице может привести к обезвоживанию организма ребенка или нарушению его питания. Указанные пропорции нельзя изменять без совета медицинского работника. В этом возрасте питание ребенка становится более разнообразным (постепенно вводятся каши, овощи, фрукты, мясо и рыба). Проконсультируйтесь с медицинским работником, прежде чем вводить прикорм в меню ребенка. Если раннее введение продуктов прикорма рекомендовано вашим доктором, то уменьшите количество потребления детской смеси согласно рекомендации.

Смесь Nestogen (Nestlé) 3 (с 12 месяцев) 700 г

Самые выгодные предложения по Смесь Nestogen (Nestlé) 3 (с 12 месяцев) 700 г

наташа п., 07.07.2020

Комментарий: В продаже есть везде и в сетевых магазин и у нас в деревне продают.

Сергей Л., 04.07.2020

Недостатки: нет их

Комментарий: Хорошее молочко, аллергии нет на него у ребенка, вкус и запах очень понравились.

Анна Н., 04.07.2020

Недостатки: нет

Комментарий: Детское молочко Нестожен 3 — это то, что нужно каждому ребенку в возрасте от года. У него отличный состав без пальмового масла, и низкая цена для Швейцарского качества. Сняла одну звезду за вкус — для меня лично оно ужасно невкусное, НО (!) моя дочь пьет его с огромным удовольствием.

татьяна ш., 30.06.2020

Комментарий: моей дочке очень нравиться смесь Nestogen.малышка хорошо наедается и спокойно спит после кормления.по сравнению с другими смесями я предпочитаю эту так как качество соответствует с характеристикой.

Гульнара Г., 29.06.2020

Недостатки: Не каждому ребёнку понравится вкус

Комментарий: По консистенции и цвету сам напиток не отличается от смеси Нестожен, единственное — нет того же молочного запаха.
Все разводила четко по инструкции. Никаких комков не было. Если у вас комки, то, скорее всего, вы используете либо слишком горячую воду либо слишком холодную.
Сперва попробовала сама, если честно, то не понравилось. Есть кислинка и по вкусу, действительно, напоминант кефир. Но я и сама кефир не очень люблю. Я думаю, что он такой и должен быть. Была уверена, что и ребёнку не понравится. Потому что избаловали ребёнка творожками с сахаром.

Но на удивление ребёнку понравилось . И он ходил пил спокойно этот кисломолочный напиток. Думаю, что это неплохая альтернатива сладким йогуртам и творожкам.
Попробуем внедрить его в наш рацион. Ибо диатез не даёт нам спать спокойно.

Кстати, попробовали дать этот напиток двоюродной сестренке. Она сделала глоток и больше не пила его.
Все дети разные, кому-то понравится, кому-то нет. Моему ребёнку он зашёл. Теперь о приготовлении. По консистенции и цвету сам напиток не отличается от смеси Нестожен, единственное — нет того же молочного запаха.
Все разводила четко по инструкции. Никаких комков не было. Если у вас комки, то, скорее всего, вы используете либо слишком горячую воду либо слишком холодную.
Сперва попробовала сама, если честно, то не понравилось. Есть кислинка и по вкусу, действительно, напоминант кефир. Но я и сама кефир не очень люблю. Я думаю, что он такой и должен быть. Была уверена, что и ребёнку не понравится. Потому что избаловали ребёнка творожками с сахаром.

Но на удивление ребёнку понравилось . И он ходил пил спокойно этот кисломолочный напиток. Думаю, что это неплохая альтернатива сладким йогуртам и творожкам.
Попробуем внедрить его в наш рацион. Ибо диатез не даёт нам спать спокойно.

Кстати, попробовали дать этот напиток двоюродной сестренке. Она сделала глоток и больше не пила его.
Все дети разные, кому-то понравится, кому-то нет. Моему ребёнку он зашёл.

Ксения Звигинцева, 29.06.2020

Комментарий: Выбирая из всего изобилия смесей на полках супермаркетов, мой выбор пал на Nestogen.
Для меня важно, что в составе этого молочка нет пальмового масла

Александра Т., 29.06.2020

Недостатки: Не обнаружено

Комментарий: Когда встал вопрос на какую смесь переводить ребенка после года, мы выбрали именно это детское молочко. Пока не пожалели. Переводили постепенно, сыну сразу понравился вкус.

Понравилось то, что в составе нет пальмового масла. Ещё важно было выбрать смесь , чтоб в неё входили пребиотики. Так же плюсом стало то, что молочко Нестожен произведено в Швейцарии, сразу складывается впечатление качественного продукта)

С момента введения этого молочка стул ребенка стал мягкий, я думаю, что это благодаря не только пребиотикам, но и лактобактериям.

Ни со старшим ребенком, ни с младшим мы не пробовали бренд Nestle. Первый сын был грудным ребенком, поэтому не приходилось мучаться с выбором смеси. Младший ребенок был полностью переведен на смесь с 8-ми месяцев, мы пробовали разные смеси, еле подобрали смесь которая нам более-менее подходила, но всё же иногда были проблемы со стулом. Посоветовавшись с педиатром, решили перейти именно на это детское молочко, за неделю питания Нестожен еще не пожалела о переходе, стул стал ежедневным и мягким. Животик ребенка не беспокоит.

[email protected], 27.06.2020

Недостатки: Пока нет

Комментарий: Ложечка интересная, как защёлка

Ирина В., 24.06.2020

Недостатки: Нет их

Комментарий: Моему ребенку сейчас 1,4. Он с рождения не сосал пустышки и бутылки. Вот пришло время отлучения от груди, перепробовала молочные смеси других производителей, все было бесполезно, ничего ребенку не по душе. И только Нестожен помог нам! Сегодня 8-й день как мы без грудного молока, у нас наладился сон, стул, ребенок заметно изменился и мне очень комфортно. Спасибо вам за помощь)

Екатерина И., 24.06.2020

Недостатки: Нет

Комментарий: Здравствуйте! Меня зовут Екатерина. У меня растет замечательная малышка Нюсенька.
В августе нам исполнился годик и я решила закончить грудное вскармливание, поэтому я стала выбирать молочную смесь чтоб ребенок продолжал пить что-то полезное после маминого молочка. Раньше мы не употребляли подобную продукцию, поэтому было очень интересно как себя будет вести ребёнок. Мы пробовали смеси двух разных марок, но ни одна нам не понравилась, решили пробовать Nestogen 3. К моему удивлению дочь приняла смесь! И даже старшие братья стали иногда лакомиться этой смесью. Пьют на ночь и сытые Корелия спят!

В «NESTOGEN® 3» нет пальмового масла, за здоровье дочери можно не переживать.

Компания Nestlé заботится не только о наших крошках, но и о маме. И для того что бы нам было максимально комфортно работать с данным продуктом, есть подробная инструкция -как приготовить ребенку питание. Мерная ложечка с функцией зажима пакета-то что нужно!!!Я обычно всегда теряю скрепки, а тут два в одном! Очень удобно и герметично!
Срок хранения открытого продукта не превышает 3х недель , за это время мы как раз успеваем все скушать.
Я рекомендую детское молочко «NESTOGEN® 3» и другим мамам, отличное соотношение цена-качество. И теперь к нашим любимым печенькам добавилась вкусная и полезная смесь.

Вероника Романова, 22.06.2020

Недостатки: Нет

Комментарий: К сожалению оба моих ребёнка искусственники ну не сложилось у меня с грудным вскармливанием Много разных смесей я перепробовала, но сегодня снова хочу написать о смеси Нестожен 3, надеюсь, мой отзыв поможет кому-нибудь при выборе смеси. У данной смеси много плюсов, а минусов я так и не нашла. Старшую дочку я кормила молочной смесью Нан, тоже, кстати, от компании Nestle (Швейцария). Не помню был ли тогда Нестожен, наверное нет… Вообще, когда видишь на прилавках знакомый бренд, который имеет многолетний опыт, рука сама тянется взять именно этот продукт)

Анна М., 17.06.2020

Комментарий: За время приема продукта у ребенка на фоне приема смеси стул стал твердым и появились запоры.

Имя скрыто, 13.06.2020

Недостатки: Картонная коробка оказалась слишком мягкой, сильно мнется при многократном использовании, но это не столь важно!

Комментарий: Аллергических реакций не обнаружено, что не может нас не радовать! Смело рекомендую всем нашим друзьям!

Вика Зелякова, 09.06.2020

Недостатки: не нашла

Комментарий: Свое знакомство со смесью Nestogen 3 мы начали довольно недавно, месяц назад. Ребенок до года был на грудном вскармливании, но я сильно заболела, пришлось принимать лекарства несовместимые с кормлением грудью, а оставлять малыша без молока я не решилась. Сестра посоветовала как альтернативу эту смесь, обосновала тем, что педиатр и им его прописывал, когда ее дочь плохо набирала в весе после отлучения от груди, когда им было год и два месяца. Добрая сестра мне его и купила, т.к в смесях я полный ноль. Сначала моя малышка не совсем приветствовала новый «напиток», ведь вкус с маминым молоком все же различный, но распробовав со второго раза с радостью приняла его в свой рацион)) Проблем ни с животом, ни со стулом мной замечено не было. Готовить его удобно, тем более если из техники на кухне под рукой есть термопот всегда с горячей водой нужной температуры. Мои нервы, а главное нервы моего малыша из-за отлучения от груди были спасены этой чудо(не побоюсь этого слова) смесью. Очень рада, что сестра указала мне на этот выход из ситуации. Если мамочки спрашивают, как отучить безболезненно и без вреда малыша от груди при острой необходимости, я советую эту смесь.

P.S. Всем здоровья, и не болеть, все же грудное молоко лучшее, что мы можем дать своему ребенку.

Диана У., 01.05.2020

Недостатки: Присутствуют небольшие нарастворившиеся комочки.

Комментарий: Нашему сыну исполнилось 1.5 года, мы завершили ГВ и возник вопрос, что давать на перекус с максимумом пользы. Конечно грудное молоко не заменит. Выбор пал на нестожен, он идёт уже как молочный напиток, не путайте.как указывает производитель в нем отсутствует пальмовое масло, для нас это очень важно, ведь оно сейчас практически везде, не приемлю его в детском питание никак. Смесь разводится хорошо, но все же на дне оседают небольшие комочки. В меру сладкая, но сыну нравится. Стул и пищеварение на удивление хорошее, как было, этого я боялась больше всего начитавшись отзывов. Все конечно индивидуально и зависит от организма.Самое интересное, что оно нравится и 4-х летней дочке) сытые, довольные это главное для меня и каждой мамы)

Эльшад Ш., 11.02.2020

Недостатки: —

Комментарий: Нестожен — неплохой выбор детской смеси для замены грудного молока. Из положительных качеств следует отметить быстрое разведение водой и быстрое усвоение.
Детская смесь Nestogen не содержит пальмового масла. Старшая кушала нистожен и младшая взяла сразу. Не было срыгиваний и постоянный стул, с ним все ок. Сладенькая. Ребенок наедается. В целом довольны смесью. Ни каких аллергий слава богу не было.

Юлиана Ч., 08.02.2020

Недостатки: Неудобная упаковка, закрывается плохо

Комментарий: До года сидели на Similac Premium 1 и 2. С года решили перейти на другую смесь, подешевле. Выбирали между Молочком NAN 3 и NESTOGEN 3. В итоге, остановились на NESTOGEN 3. Переходили на эту смесь постепенно, осторожно. Животик хорошо отреагировал, кишечник тоже. Ребенок у меня склонен к аллергии, но на молочко NESTOGEN 3 аллергических реакций нет. Вкус у него сладковатый. Сейчас малышка пьет смесь 2 раза в день — перед дневным сном и вечером перед сном. Нравится, бутылочку выпивает полностью, до последней капельки. Еще из плюсов хочется отметить доступность молочка NESTOGEN 3. Уезжая на дачу во Владимирскую обл. и к родственникам в Рязанскую обл., мы спокойно можем купить данное молочко в местных супермаркетах, что нельзя сказать про Симилак. Из минусов отмечу, что упаковка неудобно закрывается, пересыпала в банку от предыдущей смеси, т. к. банка мне нравится больше. При разведении в бутылочке надо хорошо встряхивать, иначе если не сильно взболтать комочки смеси остаются на стенках или дне. Но при взбалтывании пены не образуется, что радует. Нам смесь подошла. Друзьям рекомендую.

Валерия Ф., 31.01.2020

Анастасия Ш., 30.01.2020

Недостатки: Пока не увидела

Комментарий: Когда мне пришло предложение попробовать смесь HESTOGEN 3 от Nestle, я с удовольствием согласилась. Посылка пришла достаточно быстро. После того, как я открыла посылку, то увидела коробку достаточно большую в ней лежала ещё одна коробочка ярко зеленого цвета, внутри которой был пакет со смесью и мерной ложечкой . Сразу дала попробовать нашу смесь сыну, на данный момент нет проблем со стулом, аллергических реакций тоже нет. Ефиму данная смесь пришлась по вкусу, мне тоже понравилась. ))) Единственное, что мне не особо нравится, так это картонная коробка, на мой взгляд, в жестяной банке было бы удобнее и прочнее. В принципе попробовав эту смесь я нашла для себя больше плюсов, чем минусов. Так что советую.

Екатерина К., 29.01.2020

Елена С., 27.01.2020

Недостатки: нет

Комментарий: После года важно что бы сын получал все необходимые витамины и микроэлементы необходимые для развития в возрасте от года, поэтому приняли решение ввести молочко. Изучили несколько производителей и остановились на Nestogen3. Сыну молочко понравилось на вкус, он хорошо спит и все нормально с регулярностью стула.
внутри картонной коробочки мягкий пакет и ложечка-зажим, беру с собой на прогулку и в гости — занимает мало места и удобно. Рекомендую, отличное сочетание цена качество.

Екатерина К., 26.01.2020

Комментарий: Ребёнок пьёт с удовольствием. Даю на ночь. Аллергии не было. Со стулом проблем тоже. Хороший состав по приемлемой цене.

Алина Д., 24.01.2020

Комментарий: Мы пробовали много разных смесей: Friso, Valio, NAN, SIMILAC, Нэнни. Какие-то нам не подходили и у ребёнка начиналась жуткая беда со стулом. В каких-то меня крайне не устраивало то, что там в составе пальмовое масло. А что-то и вовсе отказался есть малыш))) К этой смеси я изначально предвзято относилась из-за невысокой цены, и плюс, не знала, что в составе нет пальмового масла; я поняла, что вот оно — соотношение цена-качество. Но для меня главное, после того, что в смеси нет пальмового масла, то, чтобы ребёнок ее: 1. Ел. 2. Не вызывало брожений, жидкого стула и всего остального, с чем мы намучились, подбирая смесь в начале. И вуа-ля! Так и вышло, малыш спит ночью спокойно после этой смеси спокойно.

Людмила Макаревич, 22.01.2020

Недостатки: ложечка-прищепка — неудачная затея

Комментарий: До года пили Нэнни классика, поэтому после года у меня возникла большая проблема с подбором смеси — хотело чего то и качественного и вкусного и полезного. Почему же Нистожен? Во-первых, в составе нет пальмового масла, во-вторых, оно производится в Швейцарии, в-третьих приятный вкус. Многие смеси делают очень сладкими, что бы малыш от них не отказывался и пил с удовольствием, но в Нистожен этого нет, сама пробовала — отличный молочный вкус, но добивается это явно не сахаром. Так же радует, что в смеси есть пребиотики и лактобактерии — со стулом у нас никаких проблем теперь. Этот молочный напиток нам отлично подошел. Единственный его, правда незначительный, минус в ложке-зажиме. Как то не продуманно, т.к. этот «зажим» легко с упаковки соскальзывает и все может рассыпаться, поэтому я закрываю обычным канцелярским зажимом.

Зайнап К., 21.01.2020

Недостатки: не выяавлено

Комментарий: Моему малышу 1 год и 1 месяц. Даю молочко на ночь. Детское молочко Nestle Nestogen-3 очень понравилось моему малышу.В составе нет пальмового масла, что очень важно для нас. Молочко хорошо растворяется, не оставляя комочков. Мы пробовали несколько продуктов прикорма других брендов, остановились на Nestle Nestogen-3. Молочко содержит пребиотики и уникальные лактобактерии, что способствует комфортному пищеварению малыша. Продукт изготовлен в Швейцарии, что вызывает доверие к продукту. Рекомендую мамочкам молочко Nestle Nestogen-3 , оно полезно и очень понравиться вашему малышу. Мой малыш доволен и с большим удовольствием употребляет молочко.

Оля Г., 20.01.2020

Комментарий: Ребенку год и 5 месяцев, тк мы уже кушаем так сказать со «стола» днем, то ночью от бутылки отучить очень сложно, пока невозможно Smile
Решила попробовать молочко Nestogen® 3, наш малыш доволен, а что еще нужно родителям.

Молочко Nestogen® 3 содержит пребиотики Prebio® и уникальные лактобактерии
L. reuteri, которые способствуют комфортному пищеварению и формированию регулярного мягкого стула, подтверждаю, никаких колик, малыш спит спокойно.

Молочко очень хорошо растворяется и не оставляет комочков, это огромнейший плюс.

Самое важное, что в молочке Nestogen® 3 нет пальмового масла!

Очень удобная ложка-дозатор с фиксатором.

Советую мамочкам полутора годовалых малышей, я считаю что всё должно быть согласно возврату.

Ирина А., 16.01.2020

Недостатки: но вот хранить ее не удобно, поэтому пересыпаю в железную банку от другой смеси.

Наталия П., 10.01.2020

Недостатки: Нет

Комментарий: Вкусное молочко, которое быстро растворяется. Ребенок пьет хорошо. Кожа чистая, стул регулярный, животик спокойный.
Даю сыну это молочко уже не первый месяц.
Рекомендую!

Алиса Вебер, 10.01.2020

Недостатки: Очень неудобная упаковка.

Комментарий: Вот уже примерно два месяца, как перешли на молочко нестожен. До этого кушали другую марку смеси и никак не могли перейти на более подходящую по возрасту. Решились на этот эксперимент — попробовали нистожен с 12 месяцев.
Могу сказать точно, что дочке понравился вкус этого молочка. Обычно кушает его на ночь. А первый раз допив порцию причмокнула и попросила ещё))  ранее подобного не было за ней замечено)
Перед тем, как мы все-таки решились на переход от одной марки к другой, я боялась, что ЖКТ не одобрит подобные эксперименты и даст какой-то сбой. Но!! ТТТ все получилось довольно удачно и этого перехода мы и не заметили. Возможно это как раз засчет присутствия в составе уникальных лактобактерий. Но думаю, что индивидуальная переносимость имеет большую значимость в этом вопросе.
Надо сказать, что я очень занудная мамаша)) очень долго изучала составы молочных смесей различных производителей. Решила остановить свой выбор именно на нистожен, потому как в отличие от других его состав наиболее сбалансирован под каждый возраст ребенка. Стоит упомянуть, что в составе нет пальмового масла. Меня этот вопрос очень тревожил, хоть и не считаю пальмовое масло чем-то ужасным, но все же стараюсь с самого начала давать наиболее натуральные и полезные продукты.
Смесь отлично разводиться. Буквально три раза встряхнуть бутылочку и вуаля и никаких комочков!

Из 5 баллов данная смесь получает от меня твердых 4 балла. Почему 4: ужасно непрактичная упаковка. Она картонная и не закрывается. То есть если вы планируете растянуть смесь на неделю, как это получается у нас, то она будет стоять открытая, что совсем не гуд!!  Пересыпаю ее в жестяную банку от смеси другого производителя)) выкрутилась

Фера Д., 08.01.2020

Недостатки: Нет.

Комментарий: Хочу поделиться отзывом о детском молочке Nestogen 3 от Nestle. Нашему малышу уже 1,2 года, и мы до сих пор очень любим это молочко. Так случилось, что ребенок с рождения на ИВ, как приехали с роддома сразу приобрели данную смесь Nestogen 1. Мы очень долго сидели на ней, месяца 4… Я думала сменить смесь на другой марки, сколько я перепробовала вариантов….то у нас начались проблемы со стулом, то консистенция смеси меня не устраивала, да и ребенок не все воспринимал сам. Пришли к выводу, что для нашего малыша это самый лучший вариант из всех. У нас снова наладился режим, получаем необходимое количество молочка и микроэлементов с ним. Вообщем я уже давно перестала эксперементировать со смесями и нас более чем все устраивает. Кстати цена не высокая, а качество на высоте. Я как и большинство мам выбираю — Nestogen!
Источник: https://www.babyblog.ru/community/post/detskoepitanie/560159 © BabyBlog.ru

какая смесь лучше? » Женский блог

В конце 20-го века в сфере детского питания детей до года произошла целая революция. В аптеках появились в продаже смеси, которые готовятся путем растворения сухой смеси в кипяченой воде. Так стало кормить ребенка-искусственника гораздо проще. А мамочкам, применяющим грудное вскармливание нужно помнить, что лучшим питанием для ребенка является именно материнское молоко.

Адаптированные смеси

Эти смеси Нан, Нестожен, Нутрилак. По своим компонентам они максимально приближены по своему составу к грудному молоку. В перечисленных смесях правильно подобрано соотношение минералов, витаминов, углеводов, белков и жиров. Обычно их изготавливают из обезжиренного натурального коровьего молока или сухого молока и молочной сыворотки. Деминерализованная сыворотка нужна в смеси для того, чтобы коровий белок мог легче усваиваться организмом ребенка. Для снижения белка казеина (грубого белка) в каждой смеси находятся глобулины и альбумины.

Адаптированные смеси нужно для правильного развития малыша. Часто в них можно найти бифидобактерии и лактозу, позволяющие нормализовать правильную работу кишечника. Таурин и лизоцим являются защитными факторами. С помощью таурина в первые месяцы жизни строятся ткани головного мозга, перевариваются жиры, формируется сетчатка глаз. Таурин есть не во всех смесях, находится в достаточном количестве в грудном молоке. Его можно найти в смесях нан, Нутрилон и СМА.

Казеиновые формы смесей

В основе этих смесей лежит обезжиренное сухое молоко с белком-казеином в основе. В эти смеси не добавляют деминерализованную сыворотку, поэтому они стоят не близко по составу к грудному молоку. Другие составляющие не уступают перечисленным выше адаптированным смесям. А эти смеси мы назовем менее адаптированными. Это Энфамил, Импресс, Симилак.

Частично адаптированные смеси

Состав этих смесей не содержит деминерализованной сыворотки, их состав отличается от грудного молока. Не сбалансирован и жировой состав. Кроме лактозы, в такие смеси часто добавляют сахарозу и крахмал. Это смеси Малыш Истринский, Малютка и др. Посмотреть все смеси сразу, почитать их состав можно не выходя из дома.

Заменители грудного молока

Эти смеси имеют маркировку «1» и назначаются детям от 0 до 6 мес. Это Нутрилон-1, Нан-1, Нестожен-1, Малютка-1 и т.д.

Последующие формулы

Цифра «2» означает, что смесь можно давать детям с полугода жизни. В них присутствует гораздо большее количество белка, что соответствует потребностям растущего организма.

«Троечки»

Эти виды смесей предназначены для больших деток, от 10 месяцев до двух лет. Бывают кисломолочными и пресными. Обычно их приобретают для детей, страдающих запорами.

Смеси для вскармливания грудных детей

Различают специализированные и стандартные смеси. К стандартным относят смеси на коровьем молоке, но перед их применением следует делать анализ на непереносимость коровьего белка и аллергию на него.

Специализированные смеси требуются для аллергичных детей, недоношенных, для детей с недобором веса, при непереносимости пищевых продуктов, для детей с запорами. Эти два вида смеси полностью отличаются по своему составу.

Если ребенок рождается раньше времени, весом до 2,5 кг, то врачи рекомендуют заменить грудное вскармливание смесями Ненатал, Энфалак, Пре-бон. Использовать их можно только с совета педиатра.

НЕСТОЖЕН И НАН ОТЛИЧИЯ — Медицинская консультация

Грудное молоко — самая лучшая еда для новорожденного ребенка. Но иногда случаются такие жизненные ситуации, когда грудное вскармливание по ряду причин невозможно.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения проблем со здоровьем, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — начните с программы похудания. Это быстро, недорого и очень эффективно!

Узнать детали

Нестожен-Нан… одинаковые смеси??

Форум Детки до года. Создать тему Разделы. Аноним автор темы. Что лучше? Поняла, что разница в составе. Но нестожен и дешевле, значит ли это что качество хуже чем у нан? И то и то Нестле Кто понимает, разжуйте плиз. Аноним Вот нашла, модет поможет разобраться. Нан — смесь, которая относится к высокоадаптированным.

Нестожен — частично адаптированная смесь: в ее состав входят белки, на расщепление которых затрачивается больше времени. Следовательно, смесь Нестожен переваривается дольше, чем Нан. Что касается соотношения казеина и сывороточного белка, то последний преобладает в смеси Нан. Нестожен — смесь, в составе которой больше казеина. И Нан, и Нестожен имеют в своем составе пребиотики.

Только в смеси Нан пребиотики представлены бифидо- и лактобактериями, а в смеси Нестожен это пищевые волокна галактоолигосахариды. Есть разница и в упаковке. Нан продается в жестяных банках емкостью мл и мл. Нестожен упакован в картонные коробки по г и г. В линейке Нан несколько наименований: обычный, безлактозный, гипоаллергенный, кисломолочный, премиум, Pre-Нан. Нестожен представлен всего двумя видами: обычный и Нестожен Счастливых снов. Нестожен более сладкий и густой, чем Нан.

Нан в среднем раза в полтора дороже, чем Нестожен. Нутрилон -очень хорошо усваивается, ни газиков, ни аллергии. Он разный бывает. Производитель Нуриция, это голландская компания, входит в группу Данон. Из всех по составу именно агналог грудного молока И Малютка тоже их смесь. Женщины — не слабый пол, слабый пол — это гнилые доски. Потом закончили Малюткой3. Пока есть жизнь, есть и счастье. Впереди много, много. Скажите, а Нан 1 кисломолочный во сколько попробовали?

Вы не авторизованы и не можете оставлять сообщения. Чтобы авторизоваться, нажмите на эту ссылку после входа Вы вернетесь на эту же страницу.

НАН или Нестожен?

Форум Детки до года. Создать тему Разделы. Аноним автор темы. Что лучше? Поняла, что разница в составе. Но нестожен и дешевле, значит ли это что качество хуже чем у нан?

Сравниваем Нан и Нестожен | Определяем лучшую смесь

Ai uitat parola? Я спрашивала у врачей чем отличается Нестожен от НАНа кроме упаковки и цены , вроде там в составе есть различия. Какое-то вещество очень полезное не помню название есть в НАНе, а не Нестожене его нет. Cu Nan nu am hranit. Slava Domnului ceilalti i-am hranit cu piept.

Разница между смесью Нан и смесью Нестожен

Перешли уже на смешанное вскармливание. Ну не хватает моего молока. Стараюсь, стараюсь, но результат — минимальный. Но, не об этом речь. Докармливать стала НАНом. Ели с удовольствием как, впрочем, и Нутрилон — в роддоме нас им кормили, но больше я не покупала. Закончилась большая банка и я купила Нестожен честно говоря, пошла в магазин покупать НАН, но вдруг цена подскочила довольно значительно, и мне просто не хватило денег на НАН. Посмотрела: производитель один и тот же.

Я сначала давала нестожен и она нам не подошла, появились высыпания.

нестожен или нан-1?

Регистрация Вход. Подпишись на рассылку Дети Mail. Девочки, сейчас кормим наном, вроде как аллергия началась Правила размещения комментариев.

Сбалансированное питание — важная часть жизни малыша, поскольку оно оказывает значительное влияние на его физическое и также интеллектуальное развитие.

.

В чем разница между NaN, None, pd.nan и np.nan? | by Ke Gui

TL; NR:

• Прежде всего, нет pd.nan , но есть np.nan .
• , если данные отсутствуют и показывают NaN, будьте осторожны, используйте NaN == np.nan . np.nan не сопоставимо с np.nan … напрямую.

 np.nan == np.nanFalse 

NaN используется в качестве заполнителя для отсутствующих данных последовательно в пандах, согласованность хорошая.Я обычно читаю / перевожу NaN как «отсутствует» . См. Также раздел «Работа с отсутствующими данными» в документации.

Уэс пишет в документах «выбор NA-представления»:

После многих лет производственного использования [NaN] оказалось, по крайней мере, на мой взгляд, лучшим решением, учитывая состояние дел в NumPy и Python в целом. Специальное значение NaN (Not-A-Number) используется везде как значение NA, и есть функции API isnull и notnull , которые можно использовать для всех типов dtypes для обнаружения Ценности NA.
…
Таким образом, я выбрал подход Pythonic «практичность превосходит чистоту» и обменял целочисленную числовую численность NA на гораздо более простой подход: использование специального значения в массивах с плавающей запятой и объектных массивов для обозначения NA и перевод целочисленных массивов в плавающие, когда NAs должен быть представлен.

Примечание: ошибка заключается в том, что целочисленные серии, содержащие отсутствующие данные, преобразуются в число с плавающей запятой .

На мой взгляд, основная причина использования NaN (вместо None) заключается в том, что он может храниться с помощью numpy типа float64 dtype, а не менее эффективного объекта dtype, см. Продвижение типа NA .

 # без форсирования dtype меняет None на NaN! 
 s_bad = pd.Series ([1, None], dtype = object) 
 s_good = pd.Series ([1, np.nan]) In [13]: s_bad.dtype 
 Out [13]: dtype ('O ') In [14]: s_good.dtype 
 Out [14]: dtype (' float64 ') 

Джефф комментирует (ниже) это:

np.nan допускает векторизованные операции; это значение с плавающей запятой, а Нет , по определению, принудительно устанавливает тип объекта, что в основном отключает всю эффективность в numpy.

Так что повторяйте 3 раза быстро: object == bad, float == good

Говоря о том, что многие операции могут работать так же хорошо с None vs NaN (но, возможно, не поддерживаются, т.е. они могут иногда дают удивительные результаты):

 In [15]: s_bad.sum () 
 Out [15]: 1In [16]: s_good.sum () 
 Out [16]: 1.0 

Чтобы ответить на второй вопрос:
You следует использовать pd.isnull и pd.notnull для проверки отсутствующих данных (NaN).

np.nan не сопоставимо с np.nan … напрямую.

 np.nan == np.nanFalse 

да, если данные отсутствуют и показывают NaN, будьте осторожны, используйте NaN == np.nan .

Хотя

 np.isnan (np.nan) True 

Может также

 pd.isnull (np.nan) True 

python — В чем разница между NaN и None?

NaN используется в качестве заполнителя для отсутствующих данных последовательно в пандах, согласованность хорошая.Я обычно читаю / перевожу NaN как «отсутствует» . См. Также раздел «Работа с отсутствующими данными» в документации.

Вес пишет в документах ‘выбор NA-представления’:

После многих лет производственного использования [NaN] оказалось, по крайней мере, на мой взгляд, лучшим решением с учетом положения дел в NumPy и Python в целом. Специальное значение NaN (Not-A-Number) используется везде, как значение NA, и есть функции API isnull и notnull , которые можно использовать для всех типов dtypes для определения значений NA.
…
Таким образом, я выбрал подход Pythonic «практичность превосходит чистоту» и обменял целочисленную числовую численность NA на гораздо более простой подход: использование специального значения в массивах с плавающей запятой и объектных массивов для обозначения NA и перевод целочисленных массивов в плавающие, когда NAs должен быть представлен.

Примечание: проблема в том, что целочисленные серии, содержащие отсутствующие данные, преобразуются в числа с плавающей запятой.

На мой взгляд, основная причина использования NaN (вместо None) заключается в том, что он может быть сохранен с помощью numpy float64 dtype, а не менее эффективного объекта dtype, см. Продвижение типа NA .

  # без использования dtype меняет None на NaN!
s_bad = pd.Series ([1, Нет], dtype = объект)
s_good = pd.Series ([1, np.nan])

В [13]: s_bad.dtype
Out [13]: dtype ('O')

В [14]: s_good.dtype
Выход [14]: dtype ('float64')
  

Джефф комментирует (ниже) на это:

np.nan позволяет векторизовать операции; это значение с плавающей запятой, в то время как None , по определению, принудительно устанавливает тип объекта, что в основном отключает всю эффективность в numpy.

Так что повторите 3 раза быстро: object == bad, float == good

Сказать, что многие операции могут работать так же хорошо с None vs NaN (но, возможно, не поддерживаются, т.е. они могут иногда давать удивительные результаты):

  В [15]: s_bad.sum ()
Вых [15]: 1

В [16]: s_good.sum ()
Из [16]: 1.0
  

Чтобы ответить на второй вопрос:
Вы должны использовать pd.isnull и pd.notnull для проверки отсутствующих данных (NaN).

5 методов проверки значений NaN в Python | автор: Abhijith Chandradas

Как проверить, является ли единственное значение NaN в python. Существуют подходы с использованием библиотек (pandas, math и numpy) и без использования библиотек.

NaN означает «не число» и является одним из распространенных способов представления отсутствующего значения в данных. Это специальное значение с плавающей запятой, и его нельзя преобразовать ни в какой другой тип, кроме float.

Значение NaN — одна из основных проблем в анализе данных.Очень важно иметь дело с NaN, чтобы получить желаемые результаты.

Найти и обработать NaN в массиве, серии или фрейме данных очень просто. Однако определить отдельное значение NaN сложно. В этой статье я объясню пять методов работы с NaN в python. Первые три метода включают встроенные функции из библиотек. Последние два полагаются на свойства NaN для нахождения NaN значений .

Метод 1: Использование библиотеки Pandas

isna () в библиотеке pandas можно использовать для проверки, является ли значение нулевым / NaN.Он вернет True, если значение NaN / null.

 импортировать панды как pd 
 x = float ("nan") 
 print (f "Это pd.isna: {pd.isna (x)}")  Вывод  Это pd.isna: True 

Метод 2: Использование Библиотека Numpy

isnan () в Библиотека numpy может использоваться для проверки того, является ли значение null / NaN. Он похож на isna () в pandas .

 import numpy as np 
 x = float ("nan") 
 print (f "Это np.isnan: {np.isnan (x)}")  Вывод  Это np.isnan: True 

Метод 3: Использование математической библиотеки

Математическая библиотека предоставляет встроенные математические функции. Библиотека применима ко всем действительным числам. cmath Библиотека может использоваться при работе с комплексными числами. В математической библиотеке
встроена функция isnan () для проверки значений NULL / NaN.

 import math 
 x = float ("nan") 
 print (f "Это math.isnan: {math.isnan (x)}")  Вывод  Это math.isnan: True 

Метод 4: Сравнение с самим собой

Когда я начинал свою карьеру в крупной IT-компании, мне нужно было пройти обучение в течение первого месяца.Тренер, представляя концепцию значений NaN , упомянул, что они похожи на инопланетян , о которых мы ничего не знаем. Эти инопланетяне постоянно меняют облик, и поэтому мы не можем сравнивать значение NaN и с самим собой.
Самый распространенный метод проверки значений NaN и — проверить, равна ли переменная самой себе. Если это не так, то это должно быть значение NaN .

 def isNaN (num): 
 return num! = Numx = float ("nan") 
 isNaN (x)  Выход  True 

Метод 5: Проверка диапазона

Еще одно свойство NaN, которое можно использовать для проверки для NaN — это диапазон.Все значения с плавающей запятой находятся в диапазоне от минус бесконечности до бесконечности.

бесконечность <любое число <бесконечность

Однако значения NaN не попадают в этот диапазон. Следовательно, NaN можно идентифицировать, если значение не попадает в диапазон от минус бесконечности до бесконечности.

Это может быть реализовано следующим образом:

 def isNaN (num): 
 if float ('- inf')  return False 
 else: 
 return Truex = float ("nan") 
 isNaN (x)  Вывод  True 

Я надеюсь, что вы нашли эту статью полезной.Я уверен, что было бы много других методов проверки значений NaN и , основанных на различных других логиках. Пожалуйста, поделитесь другими методами, с которыми вы столкнулись, чтобы проверить значения NaN / Null .

Ура!

Станьте участником

Надеюсь, вам понравится статья. Я настоятельно рекомендую подписаться на Среднее членство , чтобы читать больше моих статей или рассказов тысяч других авторов на самые разные темы.
Ваш членский взнос напрямую поддерживает меня и других писателей, которых вы читаете.Вы также получите полный доступ ко всем историям на Medium.

Разница между Нан Ха и Нан Про

Разница между Нан Ха и Нан Про

Для чего используется NAN HA?

| NAN HA 1 был специально разработан для здоровых детей, которые подвержены риску аллергии на молочный белок. После консультации с вашим лечащим врачом NANHA 1 может использоваться в дополнение к восточному заменителю молока или в качестве заменителя молока и покрывает потребности в питании на срок до 6 месяцев.

Также спросили, что такое формула NAN HA?

Nan, от Nestlé, HA 1 — это высококачественная частично гидролизованная детская смесь.Nan 1HA — это гипоаллергенная формула для детей в возрасте от 6 месяцев и старше, рекомендованная детям с аллергией, но не требующая применения у других детей.

Кроме того, гипоаллергенен ли Nan OPTIPRO?

NAN® OPTIPRO® H.A. 2. Первоклассная гипоаллергенная смесь для последующего ухода за младенцами после 6 месяцев, разработанная на основе многолетнего опыта при поддержке научных исследований и инновационных разработок компании Nestlé, Швейцария. Измельченный частично гидролизованный белок, 10-часовые модели.

Подходит ли смесь Nan для младенцев?

NAN OPTIPRO — ■■■■■■ заменитель молока для здоровых детей от рождения до 6 месяцев без ■■■■■■■■■■■■■. OPTIPRO — это оптимизированная белковая смесь, которая обеспечивает необходимое количество и качество белка, необходимого для роста детей. Bifidus BL Две особые жирные кислоты ■■■■■■ в молоке, которые поддерживают развитие мозга.

В чем разница между Nan Supreme и Optipro?

A: NAN Supreme — это смесь частично гидролизованного коровьего молока, а NAN OPTIPRO — смесь интактного коровьего молока (сыворотка / негидролизованный казеин).Особенно, если ваш ребенок получал только пищу NAN OPTIPRO и не употреблял негидролизованное детское питание.

Что означает Optipro?

NAN OPTIPRO 1 Gold — это заменитель коровьего молока с преобладанием сывороточного молока, специально разработанный для обеспечения сбалансированного и высококачественного питания вашего ребенка. NAN OPTIPRO 1 Gold является полноценным питательным средством для здоровых младенцев с рождения.

Какова пищевая ценность молока с гиалуроновой кислотой?

HA — для людей, страдающих аллергией. Эти смеси предназначены для детей с высоким риском аллергии (например, если у близких членов семьи астма, экзема, сенная лихорадка или пищевая аллергия).Белок разбивается на более мелкие части. Эта формула не подходит для детей, страдающих аллергией на подушечки для носа.

Как узнать, есть ли у ребенка аллергия на смесь?

У младенцев с аллергией на молочные белки обычно возникают спазмы желудка, из-за которых они плачут, чувствуют себя капризными и рвут после еды. Жидкий стул и диарея, а также кровь в стуле также являются частыми симптомами. У некоторых детей также может развиться рвота, крапивница или, в тяжелых случаях, даже затрудненное дыхание.

Что такое Нан без лактозы?

NAN Lactose Free — это лечебный пищевой продукт, специально разработанный для детей с непереносимостью лактозы.NAN Lactose Free содержит следы остаточной лактозы, которая, по мнению некоторых экспертов, является высокой для таких условий.

Нужна ли младенцам гипоаллергенная смесь?

В зависимости от совета врача вам может потребоваться внести некоторые изменения в рацион, например: B. Воздержитесь от молочных продуктов. Младенцам нужно только перейти на гипоаллергенную смесь, что означает, что она специально разработана, чтобы не вызывать аллергических реакций у младенцев, страдающих аллергией на коров.

Утюг Similac Total Comfort усилен?

Детская смесь Similac Total Comfort обогащена железом, которое, как было доказано, способствует росту и развитию мозга ребенка.Содержит кальций для укрепления костей и нуклеотиды для поддержки иммунной системы. Для других потребностей в питании детская смесь Similac Total Comfort доступна в порошке объемом 12,6 унций и не содержит глютен, халяль и кошерность.

Нан про1 увеличивает вес?

Да, Nan Pro 1 увеличивает вес ребенка.

Чем опасна бутылка?

Младенцы, которые пьют только ■■■■■■ молоко, получают большую часть преимуществ для здоровья, включая более низкий риск астмы, диабета, ушных инфекций, экземы, ожирения и респираторных инфекций.■■■■■■■■■■■■■ Также снижает риск синдрома внезапной детской смерти (СВДС) и детской лейкемии (усилитель крови).

Симилак лучше Нан?

Лактоген имеет более высокое содержание минералов, чем NAN, и соотношение казеина сыворотки 65:35, в то время как остальная часть состава остается почти такой же. Но если сравнивать с Симилаком, то последний более питательный.

Как долго действует формула NAN?

Приготовленную смесь использовать в течение часа или хранить в холодильнике.Выбросьте его при комнатной температуре более часа. А если ваш ребенок не выпил всю смесь, выбросьте неиспользованную часть — не оставляйте ее на потом.

Какая смесь наиболее близка к ■■■■■■ молоку?

Детское питание Unique

Какая смесь для детей самая лучшая?

Мы составили список лучшего детского питания здесь:

Подходит ли Nestlé NAN pro для младенцев?

Nestlé NAN Pro 1 — это смесь для младенцев, высушенная распылением, для здоровых младенцев с рождения, не находящихся на грудном вскармливании.Соответственно регулируется содержание белка, чтобы уменьшить перегрузку почек у младенцев. Иммунные химические вещества: питательные вещества, такие как нуклеотиды, цинк, селен, витамины А и С, поддерживают иммунную систему.

В чем разница между Nan Pro и Nan Excella Pro?

Ответ: Nan Pro excella хорош по сравнению с tonan Pro… nan Pro excella сравним с ■■■■■■ молоком. Содержит АМГ и ДГК, которые важны для развития мозга и зрения. Ответ: Уважаемый Nan Pro содержит пробиотики.

разницы между NA и NaN в

Вот хороший пост по этой теме:
http://stats.stackexchange.com/questions/5686/what-is-the-difference-between-nan-and-na

Вкратце:

• NaN («Не число») означает, что 0/0
• NA («Недоступно») обычно интерпретируется как отсутствующее значение и имеет различные формы — NA_integer_, NA_real_ и т. Д.
• Следовательно, NaN ≠ NA и необходимы NaN и NA.
• is.na () возвращает TRUE как для NA, так и для NaN, однако is.nan () возвращает TRUE для NaN (0/0) и FALSE для NA.
• Поскольку элементы атомарного вектора должны быть одного типа , существует несколько типов значений NA . В одном случае это особенно важно для пользователя. Тип NA по умолчанию — логический , если только не приведен к какому-либо другому типу, поэтому появление отсутствующего значения может инициировать логическое, а не числовое индексирование.Числовые и логические вычисления с NA обычно возвращают NA. В случаях, когда результат операции будет одинаковым для всех возможных значений, которые может принимать NA, операция может вернуть это значение. В частности, «FALSE & NA» — ЛОЖЬ, «ИСТИНА | NA ’- ИСТИНА. NA не равно никакому другому значению или самому себе; тестирование на NA проводится с использованием is.na. Однако значение NA будет соответствовать другому значению NA в совпадении.
• Числовые вычисления, результат которых не определен, например «0/0», производят значение NaN.Это существует только в двойном типе и для реальных или мнимых компонентов сложного типа. Функция is.nan предназначена специально для проверки NaN, is.na также возвращает TRUE для NaN . Приведение NaN к логическому или целочисленному типу дает NA соответствующего типа, но принуждение к символу дает строку «NaN». Значения NaN несопоставимы, поэтому тесты на равенство или сопоставление с участием NaN приведут к NA. Они считаются соответствующими любому значению NaN (и никакому другому значению, даже NA) по совпадению.NA символьного типа, начиная с R 1.5.0, отличается от строки «NA». Программисты, которым необходимо указать явную строку NA, должны использовать ‘as.character (NA)’, а не «NA», или установить элементы в NA с помощью is.na Начиная с R 2.5.0 существуют константы NA_integer_, NA_real_, NA_complex_ и NA_ character_, который сгенерирует (в анализаторе) значение NA соответствующего типа и будет использоваться при депарсинге, когда иначе невозможно идентифицировать тип NA (и параметры управления требуют этого).Для необработанных векторов нет значения NA.

Работа с отсутствующими данными — документация pandas 1.3.4

В этом разделе мы обсудим отсутствующие (также называемые NA) значения в панды.

Примечание

Выбор использования NaN внутри для обозначения отсутствующих данных был в основном по причинам простоты и производительности. Начиная с pandas 1.0, некоторые дополнительные типы данных начинают экспериментировать с собственным скаляром NA с использованием подхода на основе маски.Видеть здесь для получения дополнительной информации.

См. Поваренную книгу для ознакомления с некоторыми расширенными стратегиями.

Значения считаются «отсутствующими»

Поскольку данные бывают разных форм и форм, pandas стремится быть гибкими в отношении для обработки недостающих данных. В то время как NaN является маркером отсутствующего значения по умолчанию для из соображений скорости вычислений и удобства нам нужно иметь возможность легко обнаружить это значение с данными разных типов: с плавающей запятой, целыми числами, логическое и общий объект. Однако во многих случаях Python None не возникают, и мы также хотим учитывать, что «отсутствует» или «недоступен» или «нет данных».

Примечание

Если вы хотите рассматривать inf и -inf как «NA» в вычислениях, вы можете установить pandas.options.mode.use_inf_as_na = True .

 В [1]: df = pd.DataFrame (
   ...: np.random.randn (5, 3),
   ...: index = ["a", "c", "e", "f", "h"],
   ...: columns = ["один", "два", "три"],
   ... :)
   ...:

В [2]: df ["four"] = "bar"

В [3]: df ["пять"] = df ["один"]> 0

В [4]: ​​df
Из [4]:
        один два три четыре пять
а 0.469112 -0,282863 -1,509059 бар Истина
c -1,135632 1,212112 -0,173215 бар Ложь
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Истина
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Ложь
h 0,721555 -0,706771 -1,039575 бар Истинно

В [5]: df2 = df.reindex ([«a», «b», «c», «d», «e», «f», «g», «h»])

В [6]: df2
Из [6]:
        один два три четыре пять
a 0,469112 -0,282863 -1,509059 бар Истина
б NaN NaN NaN NaN NaN
c -1,135632 1,212112 -0,173215 бар Ложь
г NaN NaN NaN NaN NaN
е 0.119209 -1,044236 -0,861849 бар Истина
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Ложь
г NaN NaN NaN NaN NaN
h 0,721555 -0,706771 -1,039575 бар Истинно
 

Чтобы упростить обнаружение пропущенных значений (и для разных типов массивов), pandas предоставляет isna () и notna () функций, которые также являются методами Объекты Series и DataFrame:

 В [7]: df2 ["один"]
Из [7]:
а 0,469112
b NaN
с -1,135632
d NaN
е 0.119209
ж -2,104569
г NaN
h 0,721555
Имя: one, dtype: float64

В [8]: pd.isna (df2 ["один"])
Из [8]:
Ложь
б Верно
c Ложь
d Верно
e Ложь
f Ложь
г Верно
h Ложь
Имя: one, dtype: bool

В [9]: df2 ["четыре"]. Notna ()
Из [9]:
правда
b Ложь
c Верно
d Ложь
e Верно
f Верно
g Ложь
h Верно
Имя: четыре, dtype: bool

В [10]: df2.isna ()
Из [10]:
     один два три четыре пять
Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
b Истинно Истинно Истинно Истинно Истинно
c Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
d Истинно Истинно Истинно Истинно
e Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
f Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
g Истинно Истинно Истинно Истинно Истинно
h Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
 

Предупреждение

Следует помнить, что в Python (и NumPy) nan не сравниваются с равными, но None не равны .Обратите внимание, что pandas / NumPy использует тот факт, что np.nan! = Np.nan , и обрабатывает None как np.nan .

 В [11]: None == None # noqa: E711
Out [11]: Верно

В [12]: np.nan == np.nan
Out [12]: ложь
 

Таким образом, по сравнению с приведенным выше, сравнение скалярного равенства с None / np.nan не дает полезной информации.

 В [13]: df2 ["один"] == np.nan
Из [13]:
Ложь
b Ложь
c Ложь
d Ложь
e Ложь
f Ложь
g Ложь
h Ложь
Имя: one, dtype: bool
 

Целочисленные типы и отсутствующие данные

Поскольку NaN — это число с плавающей запятой, столбец целых чисел даже с одним пропущенным значением приводится к типу dtype с плавающей запятой (подробнее см. Поддержка целочисленного NA).панды предоставляет целочисленный массив, допускающий значение NULL, который можно использовать, явно запросив тип dtype:

 В [14]: pd.Series ([1, 2, np.nan, 4], dtype = pd.Int64Dtype ())
Из [14]:
0 1
1 2
2 
3 4
dtype: Int64
 

В качестве альтернативы псевдоним строки dtype = 'Int64' (обратите внимание на заглавную "I" ) может быть использовал.

Подробнее см. Целочисленный тип данных, допускающий значение NULL.

Время

Для типов datetime64 [ns] NaT представляет пропущенные значения.Это псевдо-родной контрольное значение, которое может быть представлено NumPy в единственном dtype (datetime64 [ns]). Объекты pandas обеспечивают совместимость между NaT и NaN .

 В [15]: df2 = df.copy ()

В [16]: df2 ["timestamp"] = pd.Timestamp ("20120101")

В [17]: df2
Из [17]:
        один два три четыре пять метка времени
a 0,469112 -0,282863 -1,509059 бар Верно 2012-01-01
c -1,135632 1,212112 -0,173215 бар Неверно 2012-01-01
e 0.119209 -1.044236 -0.861849 bar True 2012-01-01
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно 2012-01-01
h 0,721555 -0,706771 -1,039575 бар True 2012-01-01

В [18]: df2.loc [["a", "c", "h"], ["one", "timestamp"]] = np.nan

В [19]: df2
Из [19]:
        один два три четыре пять метка времени
a NaN -0,282863 -1,509059 бар Истинный NaT
c NaN 1,212112 -0,173215 бар Ложь NaT
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Верно 2012-01-01
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно 2012-01-01
ч NaN -0.706771 -1,039575 бар True NaT

В [20]: df2.dtypes.value_counts ()
Из [20]:
float64 3
объект 1
bool 1
datetime64 [нс] 1
dtype: int64
 

Вставка недостающих данных

Вы можете вставить отсутствующие значения, просто назначив их контейнерам. В Фактическое используемое отсутствующее значение будет выбрано на основе dtype.

Например, числовые контейнеры всегда будут использовать NaN независимо от выбранный тип отсутствующего значения:

 В [21]: s = pd.Серии ([1, 2, 3])

В [22]: s.loc [0] = None

В [23]: s
Из [23]:
0 NaN
1 2,0
2 3,0
dtype: float64
 

Аналогично, контейнеры datetime всегда будут использовать NaT .

Для контейнеров объектов pandas будет использовать указанное значение:

 В [24]: s = pd.Series (["a", "b", "c"])

В [25]: s.loc [0] = None

В [26]: s.loc [1] = np.nan

В [27]: s
Из [27]:
0 Нет
1 NaN
2 с
dtype: объект
 

Расчеты с недостающими данными

Отсутствующие значения передаются естественным образом посредством арифметических операций между пандами объекты.

 В [28]: a
Из [28]:
        один два
NaN -0.282863
c NaN 1.212112
е 0.119209 -1.044236
ф -2,104569 -0,494929
ч -2,104569 -0,706771

В [29]: b
Из [29]:
        один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
ж -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [30]: a + b
Из [30]:
        один, три, два
NaN NaN -0,565727
с NaN NaN 2.424224
е 0,238417 NaN -2.088472
f -4.209138 NaN -0.989859
ч NaN NaN -1,413542
 

Описательная статистика и вычислительные методы, обсуждаемые в обзор структуры данных (и перечисленных здесь и здесь) записываются в учитывать недостающие данные. Например:

• При суммировании данных значения NA (отсутствующие) будут рассматриваться как нулевые.

• Если все данные — NA, результат будет 0.

• Накопительные методы, такие как cumsum () и cumprod () , по умолчанию игнорируют значения NA, но сохраняют их в результирующих массивах.Чтобы переопределить это поведение и включить значения NA, используйте skipna = False .

 В [31]: df
Из [31]:
        один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
ж -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [32]: df ["один"]. Sum ()
Из [32]: -1.9853605075978744

В [33]: df.mean (1)
Из [33]:
а -0,895961
в 0,519449
e -0,595625
f -0,509232
ч -0,873173
dtype: float64

В [34]: df.кончает ()
Из [34]:
        один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 0,929249 -1,682273
е 0,119209 -0,114987 -2,544122
ф -1.985361 -0.609917 -1.472318
ч NaN -1,316688 -2,511893

В [35]: df.cumsum (skipna = False)
Из [35]:
   один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 0,929249 -1,682273
е NaN -0,114987 -2,544122
f NaN -0,609917 -1,472318
ч NaN -1,316688 -2,511893
 

Сумма / производство пустой тары / нанс

Предупреждение

Это поведение теперь стандартно для v0.22.0 и соответствует значению по умолчанию в numpy ; ранее sum / prod of all-NA или пустые Series / DataFrames возвращали бы NaN. Подробнее см. V0.22.0 Whatsnew.

Сумма пустой серии или столбца DataFrame, состоящей только из NA, равна 0.

 В [36]: pd.Series ([np.nan]). Sum ()
Из [36]: 0.0

В [37]: pd.Series ([], dtype = "float64"). Sum ()
Из [37]: 0.0
 

Произведение пустой или полностью NA Серии или столбца DataFrame равно 1.

 В [38]: pd.Series ([np.nan]).prod ()
Из [38]: 1.0

В [39]: pd.Series ([], dtype = "float64"). Prod ()
Из [39]: 1.0
 

значений NA в GroupBy

группы NA в GroupBy автоматически исключаются. Такое поведение последовательное с R, например:

 В [40]: df
Из [40]:
        один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
ж -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [41]: df.groupby ("один"). Mean ()
Из [41]:
                два три
один
-2.104569 -0,494929 1,071804
 0,119209 -1,044236 -0,861849
 

Дополнительные сведения см. В разделе «Группировка».

Очистка / заполнение недостающих данных

pandas оснащены различными методами обработки данных для работы с недостающими данными.

Заполнение недостающих значений: fillna

fillna () может «заполнять» значения NA данными, отличными от NA, в паре способов, которые мы проиллюстрируем:

Заменить NA на скалярное значение

 В [42]: df2
Из [42]:
        один два три четыре пять метка времени
NaN -0.282863 -1,509059 бар True NaT
c NaN 1,212112 -0,173215 бар Ложь NaT
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Верно 2012-01-01
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно 2012-01-01
h NaN -0,706771 -1,039575 бар Истинный NaT

В [43]: df2.fillna (0)
Из [43]:
        один два три четыре пять метка времени
a 0,000000 -0,282863 -1,509059 бар Истинно 0
c 0,000000 1,212112 -0,173215 бар Ложь 0
е 0.119209 -1.044236 -0,861849 bar True 2012-01-01 00:00:00
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Ложь 2012-01-01 00:00:00
h 0,000000 -0,706771 -1,039575 бар Истинно 0

В [44]: df2 ["один"]. Fillna ("отсутствует")
Из [44]:
пропавший без вести
c отсутствует
e 0.119209
ж -2,104569
ч отсутствует
Имя: один, dtype: объект
 

Заполнить промежутки вперед или назад

Используя те же аргументы заполнения, что и при переиндексации, мы может передавать значения, отличные от NA, вперед или назад:

 В [45]: df
Из [45]:
        один два три
NaN -0.282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
ж -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [46]: df.fillna (method = "pad")
Из [46]:
        один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
ж -2,104569 -0,494929 1,071804
ч -2,104569 -0,706771 -1,039575
 

Лимит заполнения

Если мы хотим, чтобы последовательные промежутки заполнялись только до определенного количества точек данных, мы можем использовать предел ключевое слово:

 В [47]: df
Из [47]:
   один два три
NaN -0.282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е NaN NaN NaN
f NaN NaN NaN
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [48]: df.fillna (method = "pad", limit = 1)
Из [48]:
   один два три
NaN -0,282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е NaN 1,212112 -0,173215
f NaN NaN NaN
ч NaN -0,706771 -1,039575
 

Напомним, что доступны следующие способы наполнения:

Для данных временных рядов использование заполнения / заполнения является чрезвычайно распространенным, так что «последний известное значение »доступно в любой момент времени.

ffill () эквивалентно fillna (method = 'ffill') и bfill () эквивалентно fillna (method = 'bfill')

Заполнение PandasObject

Вы также можете заполнить, используя dict или Series, которые можно выровнять. Ярлыки словаря или индекса Серии должны соответствовать столбцам кадра, который вы хотите заполнить. В вариант использования — заполнить DataFrame средним значением этого столбца.

 В [49]: dff = pd.DataFrame (np.random.randn (10, 3), columns = list ("ABC"))

В [50]: dff.iloc [3: 5, 0] = np.nan

В [51]: dff.iloc [4: 6, 1] = np.nan

В [52]: dff.iloc [5: 8, 2] = np.nan

В [53]: dff
Из [53]:
          А Б В
0 0,271860 -0,424972 0,567020
1 0,276232 -1,087401 -0,673690
2 0,113648 -1,478427 0,524988
3 NaN 0,577046 -1,715002
4 NaN NaN -1,157892
5 -1,344312 NaN NaN
6 -0,109050 1,643563 NaN
7 0,357021 -0,674600 NaN
8 -0,968914 -1,294524 0,413738
9 0,276662 -0.472035 -0,013960

В [54]: dff.fillna (dff.mean ())
Из [54]:
          А Б В
0 0,271860 -0,424972 0,567020
1 0,276232 -1,087401 -0,673690
2 0,113648 -1,478427 0,524988
3 -0,140857 0,577046 -1,715002
4 -0,140857 -0,401419 -1,157892
5 -1,344312 -0,401419 -0,293543
6 -0,109050 1,643563 -0,293543
7 0,357021 -0,674600 -0,293543
8 -0,968914 -1,294524 0,413738
9 0,276662 -0,472035 -0,013960

В [55]: dff.fillna (dff.mean () ["B": "C"])
Из [55]:
          А Б В
0 0.271860 -0,424972 0,567020
1 0,276232 -1,087401 -0,673690
2 0,113648 -1,478427 0,524988
3 NaN 0,577046 -1,715002
4 NaN -0,401419 -1,157892
5 -1,344312 -0,401419 -0,293543
6 -0,109050 1,643563 -0,293543
7 0,357021 -0,674600 -0,293543
8 -0,968914 -1,294524 0,413738
9 0,276662 -0,472035 -0,013960
 

Тот же результат, что и выше, но выравнивает значение «заливки», которое Серия в данном случае.

 В [56]: dff.where (pd.notna (dff), dff.mean (), axis = "columns")
Из [56]:
          А Б В
0 0.271860 -0,424972 0,567020
1 0,276232 -1,087401 -0,673690
2 0,113648 -1,478427 0,524988
3 -0,140857 0,577046 -1,715002
4 -0,140857 -0,401419 -1,157892
5 -1,344312 -0,401419 -0,293543
6 -0,109050 1,643563 -0,293543
7 0,357021 -0,674600 -0,293543
8 -0,968914 -1,294524 0,413738
9 0,276662 -0,472035 -0,013960
 

Метки оси падения с отсутствующими данными: dropna

Вы можете просто исключить метки из набора данных, которые относятся к отсутствующим данные. Для этого используйте dropna () :

 В [57]: df
Из [57]:
   один два три
NaN -0.282863 -1,509059
с NaN 1,212112 -0,173215
е NaN 0,000000 0,000000
f NaN 0,000000 0,000000
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [58]: df.dropna (axis = 0)
Из [58]:
Пустой фрейм данных
Столбцы: [один, два, три]
Показатель: []

В [59]: df.dropna (axis = 1)
Из [59]:
        два три
а -0,282863 -1,509059
в 1,212112 -0,173215
е 0,000000 0,000000
f 0,000000 0,000000
ч -0,706771 -1,039575

В [60]: df ["один"]. Dropna ()
Out [60]: Series ([], Name: one, dtype: float64)
 

Для Series доступен эквивалент dropna () .DataFrame.dropna имеет значительно больше возможностей, чем Series.dropna, которые можно проверено в API.

Интерполяция

Объекты Series и DataFrame имеют interpolate () который по умолчанию выполняет линейную интерполяцию в недостающих точках данных.

 В [61]: ts
Из [61]:
2000-01-31 0,469112
2000-02-29 NaN
2000-03-31 NaN
2000-04-28 NaN
2000-05-31 NaN
                ...
31 декабря 2007 г. -6.950267
2008-01-31 -7.5
2008-02-29-6.441779
2008-03-31 -8.184940
2008-04-30 -9.011531
Freq: BM, длина: 100, dtype: float64

В [62]: ts.count ()
Из [62]: 66

В [63]: ts.plot ()
Out [63]: 
 

 В [64]: ts.interpolate ()
Из [64]:
2000-01-31 0,469112
2000-02-29 0,434469
2000-03-31 0,399826
2000-04-28 0,365184
2000-05-31 0,330541
                ...
31 декабря 2007 г. -6.950267
2008-01-31 -7.5
2008-02-29 -6.441779
2008-03-31 -8.184940
2008-04-30 -9.011531
Freq: BM, длина: 100, dtype: float64

В [65]: ц.интерполировать (). счетчик ()
Вых [65]: 100

В [66]: ts.interpolate (). Plot ()
Out [66]: 
 

Интерполяция с учетом индекса доступна с помощью метода ключевое слово:

 В [67]: ts2
Из [67]:
2000-01-31 0,469112
2000-02-29 NaN
2002-07-31 -5.785037
2005-01-31 NaN
2008-04-30 -9.011531
dtype: float64

В [68]: ts2.interpolate ()
Из [68]:
2000-01-31 0,469112
2000-02-29 -2.657962
2002-07-31 -5.785037
2005-01-31 -7.398284
2008-04-30-9.011531
dtype: float64

В [69]: ts2.interpolate (method = "time")
Из [69]:
2000-01-31 0,469112
2000-02-29 0,270241
2002-07-31 -5.785037
2005-01-31 -7.1

Для индекса с плавающей запятой используйте method = 'values' :

 В [70]: ser
Из [70]:
0,0 0,0
1.0 NaN
10,0 10,0
dtype: float64

В [71]: ser.interpolate ()
Из [71]:
0,0 0,0
1.0 5.0
10,0 10,0
dtype: float64

В [72]: ser.interpolate (method = "values")
Из [72]:
0.0 0,0
1.0 1.0
10,0 10,0
dtype: float64
 

Вы также можете интерполировать с помощью DataFrame:

 В [73]: df = pd.DataFrame (
   ....: {
   ....: "A": [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
   ....: "B": [0,25, np.nan, np.nan, 4, 12,2, 14,4],
   ....:}
   ....:)
   ....:

В [74]: df
Из [74]:
     А Б
0 1,0 0,25
1 2.1 NaN
2 NaN NaN
3 4,7 4,00
4 5,6 12,20
5 6,8 14,40

В [75]: df.interpolate ()
Из [75]:
     А Б
0 1,0 0.25
1 2,1 1,50
2 3,4 2,75
3 4,7 4,00
4 5,6 12,20
5 6,8 14,40
 

Аргумент метода дает доступ к более изощренным методам интерполяции. Если у вас установлен scipy, вы можете передать имя процедуры одномерной интерполяции методу . Для получения подробной информации обратитесь к полной документации по scipy интерполяции и справочному руководству. Подходящий метод интерполяции будет зависеть от типа данных, с которыми вы работаете.

• Если вы имеете дело с временным рядом, который растет с возрастающей скоростью, method = 'quadratic' Может подойти .

• Если у вас есть значения, приближающие кумулятивную функцию распределения, тогда метод = 'pchip' должен работать нормально.

• Чтобы заполнить пропущенные значения с целью плавного построения графика, рассмотрите method = 'akima' .

Предупреждение

Для этих методов требуется scipy .

 В [76]: df.interpolate (method = "barycentric")
Из [76]:
      А Б
0 1,00 0,250
1 2,10 -7,660
2 3,53 -4,515
3 4.70 4.000
4 5,60 12,200
5 6,80 14,400

В [77]: df.interpolate (method = "pchip")
Из [77]:
         А Б
0 1,00000 0,250000
1 2,10000 0,672808
2 3,43454 1,928950
3 4,70000 4,000000
4 5.60000 12.200000
5 6,80000 14,400000

В [78]: df.interpolate (method = "akima")
Из [78]:
          А Б
0 1,000000 0,250000
1 2,100000 -0,873316
2 3,406667 0,320034
3 4,700000 4,000000
4 5.600000 12.200000
5 6.800000 14.400000
 

При интерполяции с помощью полиномиальной или сплайн-аппроксимации необходимо также указать степень или порядок приближения:

 В [79]: df.интерполировать (метод = "сплайн", порядок = 2)
Из [79]:
          А Б
0 1,000000 0,250000
1 2,100000 -0,428598
2 3,404545 1,206900
3 4,700000 4,000000
4 5.600000 12.200000
5 6.800000 14.400000

В [80]: df.interpolate (method = "polynomial", order = 2)
Из [80]:
          А Б
0 1,000000 0,250000
1 2.100000 -2.703846
2 3,451351 -1,453846
3 4,700000 4,000000
4 5.600000 12.200000
5 6.800000 14.400000
 

Сравните несколько методов:

 В [81]: нп.random.seed (2)

В [82]: ser = pd.Series (np.arange (1, 10.1, 0.25) ** 2 + np.random.randn (37))

В [83]: missing = np.array ([4, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 29])

В [84]: ser [missing] = np.nan

В [85]: methods = ["linear", "quadratic", "cubic"]

В [86]: df = pd.DataFrame ({m: ser.interpolate (method = m) for m in methods})

В [87]: df.plot ()
Out [87]: 
 

Другой вариант использования — интерполяция новых значений . Предположим, у вас есть 100 наблюдений из некоторого распределения.И предположим что вас особенно интересует то, что происходит в середине. Вы можете смешивать методы pandas , переиндексировать и , интерполировать для интерполяции при новых значениях.

 В [88]: ser = pd.Series (np.sort (np.random.uniform (size = 100)))

# интерполировать в new_index
В [89]: new_index = ser.index.union (pd.Index ([49.25, 49.5, 49.75, 50.25, 50.5, 50.75]))

В [90]: interp_s = ser.reindex (new_index) .interpolate (method = "pchip")

В [91]: interp_s [49:51]
Из [91]:
49.00 0,471410
49,25 0,476841
49,50 0,481780
49,75 0,485998
50,00 0,489266
50,25 0,491814
50,50 0,493995
50,75 0,495763
51,00 0,497074
dtype: float64
 

Пределы интерполяции

Как и другие методы заполнения панд, interpolate () принимает ключевое слово limit аргумент. Используйте этот аргумент, чтобы ограничить количество последовательных NaN значений. заполнено с момента последнего действительного наблюдения:

 В [92]: ser = pd.Series ([np.nan, np.nan, 5, np.nan, np.nan, np.nan, 13, np.nan, np.nan])

В [93]: ser
Из [93]:
0 NaN
1 NaN
2 5,0
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 13,0
7 NaN
8 NaN
dtype: float64

# заполняем все последовательные значения в прямом направлении
В [94]: ser.interpolate ()
Из [94]:
0 NaN
1 NaN
2 5,0
3 7,0
4 9,0
5 11,0
6 13,0
7 13,0
8 13,0
dtype: float64

# заполняем одно последовательное значение в прямом направлении
В [95]: ser.interpolate (limit = 1)
Из [95]:
0 NaN
1 NaN
2 5.0
3 7,0
4 NaN
5 NaN
6 13,0
7 13,0
8 NaN
dtype: float64
 

По умолчанию NaN значений заполняются в направлении вперед . Использовать limit_direction параметр для заполнения назад или в обоих направлениях .

 # заполнить одно последовательное значение в обратном направлении
В [96]: ser.interpolate (limit = 1, limit_direction = "backward")
Из [96]:
0 NaN
1 5,0
2 5,0
3 NaN
4 NaN
5 11,0
6 13,0
7 NaN
8 NaN
dtype: float64

# заполняем одно последовательное значение в обоих направлениях
В [97]: сер.интерполировать (limit = 1, limit_direction = "both")
Из [97]:
0 NaN
1 5,0
2 5,0
3 7,0
4 NaN
5 11,0
6 13,0
7 13,0
8 NaN
dtype: float64

# заполняем все последовательные значения в обоих направлениях
В [98]: ser.interpolate (limit_direction = "both")
Из [98]:
0 5,0
1 5,0
2 5,0
3 7,0
4 9,0
5 11,0
6 13,0
7 13,0
8 13,0
dtype: float64
 

По умолчанию NaN значений заполняются независимо от того, находятся ли они внутри (в окружении) существующие допустимые значения или вне существующих допустимых значений. limit_area Параметр ограничивает заполнение внутренними или внешними значениями.

 # заполняем одно последовательное внутреннее значение в обоих направлениях
В [99]: ser.interpolate (limit_direction = "both", limit_area = "inside", limit = 1)
Из [99]:
0 NaN
1 NaN
2 5,0
3 7,0
4 NaN
5 11,0
6 13,0
7 NaN
8 NaN
dtype: float64

# заполнить все последовательные внешние значения в обратном направлении
В [100]: ser.interpolate (limit_direction = "backward", limit_area = "outside")
Из [100]:
0 5,0
1 5.0
2 5,0
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 13,0
7 NaN
8 NaN
dtype: float64

# заполняем все последовательные внешние значения в обоих направлениях
В [101]: ser.interpolate (limit_direction = "both", limit_area = "outside")
Из [101]:
0 5,0
1 5,0
2 5,0
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 13,0
7 13,0
8 13,0
dtype: float64
 

Замена общих значений

Часто мы хотим заменить произвольные значения другими значениями.

replace () в серии и replace () в DataFrame обеспечивает еще эффективную гибкий способ выполнения таких замен.

Для серии можно заменить одно значение или список значений другим значение:

 В [102]: ser = pd.Series ([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0])

В [103]: ser.replace (0, 5)
Из [103]:
0 5,0
1 1.0
2 2,0
3 3,0
4 4,0
dtype: float64
 

Вы можете заменить список значений списком других значений:

 В [104]: ser.replace ([0, 1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1, 0])
Из [104]:
0 4,0
1 3,0
2 2,0
3 1.0
4 0,0
dtype: float64
 

Вы также можете указать сопоставление dict:

 В [105]: сер.заменить ({0: 10, 1: 100})
Из [105]:
0 10,0
1 100,0
2 2,0
3 3,0
4 4,0
dtype: float64
 

Для DataFrame вы можете указать отдельные значения по столбцу:

 В [106]: df = pd.DataFrame ({"a": [0, 1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8, 9]})

В [107]: df.replace ({"a": 0, "b": 5}, 100)
Из [107]:
     а б
0 100 100
1 1 6
2 2 7
3 3 8
4 4 9
 

Вместо замены заданными значениями вы можете рассматривать все заданные значения как пропущено и интерполировано по ним:

 В [108]: сер.replace ([1, 2, 3], method = "pad")
Из [108]:
0 0,0
1 0,0
2 0,0
3 0,0
4 4,0
dtype: float64
 

Замена строки / регулярного выражения

Примечание

строки Python с префиксом r , например r'hello world ' так называемые «сырые» струны. У них разная семантика в отношении обратная косая черта, чем строки без этого префикса. Обратные косые черты в необработанных строках будет интерпретироваться как экранированная обратная косая черта, например, r '\' == '\\' .Ты должен прочесть о них если это непонятно.

Заменить «.» На NaN (str -> str):

 В [109]: d = {"a": список (диапазон (4)), "b": список ("ab .."), "c": ["a", "b", np.nan , "d"]}

В [110]: df = pd.DataFrame (d)

В [111]: df.replace (".", Np.nan)
Из [111]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

Теперь сделайте это с помощью регулярного выражения, которое удаляет окружающие пробелы. (регулярное выражение -> регулярное выражение):

 В [112]: df.replace (r "\ s * \. \ s *", np.nan, regex = True)
Из [112]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

Заменить несколько разных значений (список -> список):

 В [113]: df.replace (["a", "."], ["B", np.nan])
Из [113]:
   а б в
0 0 б б
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

список регулярных выражений -> список регулярных выражений:

 В [114]: df.replace ([r "\.", R "(a)"], ["dot", r "\ 1stuff"], regex = True)
Из [114]:
   а б в
0 0 просто так
1 1 б б
2 2 точки NaN
3 3 точки d
 

Искать только в столбце 'b' (dict -> dict):

 В [115]: df.replace ({"b": "."}, {"b": np.nan})
Из [115]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

То же, что и в предыдущем примере, но используйте регулярное выражение для поиск вместо этого (dict of regex -> dict):

 В [116]: df.replace ({"b": r "\ s * \. \ S *"}, {"b": np.nan}, regex = True)
Из [116]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

Вы можете передавать вложенные словари регулярных выражений, которые используют regex = True :

 В [117]: df.replace ({"b": {"b": r ""}}, регулярное выражение = True)
Из [117]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б
2 2. NaN
3 3. d
 

В качестве альтернативы вы можете передать вложенный словарь так:

 В [118]: df.replace (regex = {"b": {r "\ s * \. \ S *": np.nan}})
Из [118]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

Вы также можете использовать группу совпадений регулярного выражения при замене (dict of regex -> dict of regex), это также работает для списков.

 В [119]: df.replace ({"b": r "\ s * (\.) \ S *"}, {"b": r "\ 1ty"}, regex = True)
Из [119]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 .ty NaN
3 3 лет д
 

Вы можете передать список регулярных выражений, из которых совпадают будет заменен скаляром (список регулярных выражений -> регулярное выражение).

 В [120]: df.replace ([r "\ s * \. \ S *", r "a | b"], np.nan, regex = True)
Из [120]:
   а б в
0 0 NaN NaN
1 1 NaN NaN
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

Все примеры регулярных выражений также могут быть переданы с to_replace аргумент в качестве аргумента regex .В этом случае значение аргумент должен быть передан явно по имени или регулярное выражение должно быть вложенным толковый словарь. Предыдущий пример в этом случае будет:

 В [121]: df.replace (regex = [r "\ s * \. \ S *", r "a | b"], value = np.nan)
Из [121]:
   а б в
0 0 NaN NaN
1 1 NaN NaN
2 2 NaN NaN
3 3 NaN d
 

Это может быть удобно, если вы не хотите передавать regex = True каждый раз, когда вы хотите использовать регулярное выражение.

Примечание

В любом месте приведенного выше замените примеров, в которых вы видите регулярное выражение скомпилированное регулярное выражение также является допустимым.

Цифровая замена

replace () аналогичен fillna () .

 В [122]: df = pd.DataFrame (np.random.randn (10, 2))

В [123]: df [np.random.rand (df.shape [0])> 0,5] = 1,5

В [124]: df.replace (1.5, np.nan)
Из [124]:
          0 1
0 -0,844214 -1,021415
1 0,432396 -0,323580
2 0,423825 0,799180
3 1,262614 0,751965
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 -0,498174 -1,060799
7 0,591667 -0,183257
8 1,019855 -1,482465
9 NaN NaN
 

Замена нескольких значений возможна путем передачи списка.

 В [125]: df00 = df.iloc [0, 0]

В [126]: df.replace ([1.5, df00], [np.nan, "a"])
Из [126]:
          0 1
0 а -1,021415
1 0,432396 -0,32358
2 0,423825 0,79918
3 1,262614 0,751965
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 -0,498174 -1,060799
7 0,591667 -0,183257
8 1,019855 -1,482465
9 NaN NaN

В [127]: df [1] .dtype
Выход [127]: dtype ('float64')
 

Вы также можете работать с DataFrame на месте:

 В [128]: df.replace (1.5, np.nan, inplace = True)
 

Отсутствуют правила приведения данных и индексация

Хотя pandas поддерживает хранение массивов целочисленного и логического типа, эти типы не могут хранить недостающие данные. Пока мы не сможем переключиться на использование родного Тип NA в NumPy, мы установили некоторые «правила приведения». Когда переиндексация операция вводит отсутствующие данные, серия будет приведена в соответствии с правила представлены в таблице ниже.

Например:

 В [129]: s = pd.Серия (np.random.randn (5), index = [0, 2, 4, 6, 7])

В [130]: s> 0
Из [130]:
0 Верно
2 Верно
4 Верно
6 Верно
7 Верно
dtype: bool

В [131]: (s> 0) .dtype
Выход [131]: dtype ('bool')

В [132]: crit = (s> 0) .reindex (list (range (8)))

В [133]: крит.
Из [133]:
0 Верно
1 NaN
2 Верно
3 NaN
4 Верно
5 NaN
6 Верно
7 Верно
dtype: объект

В [134]: cris.dtype
Out [134]: dtype ('O')
 

Обычно NumPy будет жаловаться, если вы попытаетесь использовать массив объектов (даже если он содержит логические значения) вместо логического массива для получения или установки значений из ndarray (напр.грамм. выбор значений по некоторым критериям). Если логический вектор содержит NA, будет сгенерировано исключение:

 В [135]: reindexed = s.reindex (list (range (8))). Fillna (0)

В [136]: переиндексировано [крит]
-------------------------------------------------- -------------------------
ValueError Traceback (последний вызов последним)
 в 
----> 1 переиндексирован [крит]

/pandas/pandas/core/series.py в __getitem __ (сам, ключ)
    959 ключ = список (ключ)
    960
-> 961, если com.is_bool_indexer (ключ):
    962 ключ = check_bool_indexer (self.index, ключ)
    963 ключ = np.asarray (ключ, dtype = bool)

/pandas/pandas/core/common.py в is_bool_indexer (ключ)
    137 # Не рейзить, например, ["A", "B", np.nan], см.
    138 # test_loc_getitem_list_of_labels_categoricalindex_with_na
-> 139 поднять ValueError (na_msg)
    140 return False
    141 return True

ValueError: невозможно замаскировать небулевым массивом, содержащим значения NA / NaN
 

Однако их можно заполнить с помощью fillna () , и он будет работать нормально:

 В [137]: переиндексировано [крит.fillna (Ложь)]
Из [137]:
0 0,126504
2 0,696198
4 0,697416
6 0.601516
7 0,003659
dtype: float64

В [138]: переиндексировано [крит.филлна (Истина)]
Из [138]:
0 0,126504
1 0,000000
2 0,696198
3 0,000000
4 0,697416
5 0,000000
6 0.601516
7 0,003659
dtype: float64
 

pandas предоставляет целочисленный dtype, допускающий значение NULL, но вы должны явно запросить его при создании серии или столбца. Обратите внимание, что мы используем заглавную букву «I» в dtype = "Int64" .

 В [139]: s = pd.Серия ([0, 1, np.nan, 3, 4], dtype = "Int64")

В [140]: s
Из [140]:
0 0
1 1
2 
3 3
4 4
dtype: Int64
 

Подробнее см. Целочисленный тип данных, допускающий значение NULL.

Экспериментальный

Предупреждение

Экспериментально: поведение pd.NA может измениться без предупреждения.

Начиная с pandas 1.0, экспериментальное значение pd.NA (одноэлементное) доступен для представления скалярных пропущенных значений.На данный момент он используется в целое число, допускающее значение NULL, логическое значение и выделенные строковые типы данных в качестве индикатора отсутствующего значения.

Цель pd.NA — предоставить индикатор «недостающий», который можно использовать согласованно для разных типов данных (вместо np.nan , None или pd.NaT в зависимости от типа данных).

Например, при наличии пропущенных значений в серии с целым числом, допускающим значение NULL dtype, он будет использовать pd.NA :

 В [141]: s = pd.Серия ([1, 2, Нет], dtype = "Int64")

В [142]: s
Из [142]:
0 1
1 2
2 
dtype: Int64

В [143]: s [2]
Выход [143]: 

В [144]: s [2] - это pd.NA
Из [144]: Верно
 

В настоящее время pandas еще не использует эти типы данных по умолчанию (при создании DataFrame или Series, или при чтении данных), поэтому вам необходимо указать dtype явно. Объясняется простой способ преобразования в эти типы. здесь.

Распространение при арифметических операциях и операциях сравнения

Как правило, пропущенные значения распространяются на в операциях, включающих pd.NA . Когда один из операндов неизвестен, результат операции также неизвестен.

Например, pd.NA распространяется в арифметических операциях аналогично н.п.нан :

 В [145]: pd.NA + 1
Из [145]: 

В [146]: "a" * pd.NA
Выход [146]: 
 

Есть несколько особых случаев, когда результат известен, даже если один из операнды — NA .

 В [147]: pd.NA ** 0
Вых [147]: 1

В [148]: 1 ** pd.NA
Вых [148]: 1
 

В операциях равенства и сравнения также распространяется pd.NA . Это отклоняется из поведения np.nan , где сравнения с np.nan всегда return Ложь .

 В [149]: pd.NA == 1
Из [149]: 

В [150]: pd.NA == pd.NA
Из [150]: 

В [151]: pd.NA <2.5
Выход [151]: 
 

Чтобы проверить, равно ли значение pd.NA , функция isna () может быть используемый:

 В [152]: pd.исна (pd.NA)
Из [152]: Верно
 

Исключением из этого основного правила распространения являются сокращения (например, среднее или минимальное), где по умолчанию pandas пропускает пропущенные значения. Видеть выше для получения дополнительной информации.

Логические операции

Для логических операций pd.NA следует правилам трехзначная логика (или Логика Клини , аналогично R, SQL и Julia). Эта логика означает только распространять отсутствующие значения, когда это необходимо по логике.

Например, для логической операции «или» ( | ), если один из операндов is True , мы уже знаем, что результат будет True , независимо от другое значение (поэтому независимо от пропущенного значения будет True или False ).В этом случае pd.NA не распространяется:

 В [153]: Верно | Ложь
Out [153]: Верно

В [154]: Верно | pd.NA
Out [154]: Верно

В [155]: pd.NA | Правда
Из [155]: Верно
 

С другой стороны, если один из операндов Ложь , результат зависит от значения другого операнда. Следовательно, в данном случае pd.NA размножается:

 В [156]: Неверно | Правда
Out [156]: Верно

В [157]: Ложь | Ложь
Out [157]: ложь

В [158]: Ложь | pd.NA
Выход [158]: 
 

Поведение логической операции «и» ( и ) может быть получено с помощью аналогичная логика (где сейчас pd.NA не будет распространяться, если один из операндов уже Ложь ):

 В [159]: ложь и правда
Out [159]: ложь

В [160]: Ложь и Ложь
Out [160]: ложь

В [161]: False & pd.NA
Out [161]: ложь
 

 В [162]: верно и верно
Out [162]: Верно

В [163]: Верно и Неверно
Out [163]: ложь

В [164]: True & pd.NA
Выход [164]: 
 

Поскольку фактическое значение NA неизвестно, преобразование NA является неоднозначным. в логическое значение.Следующее вызывает ошибку:

 В [165]: bool (pd.NA)
-------------------------------------------------- -------------------------
TypeError Traceback (последний вызов последним)
 в 
----> 1 логическое значение (pd.NA)

/pandas/pandas/_libs/missing.pyx в pandas._libs.missing.NAType .__ bool __ ()

TypeError: логическое значение NA неоднозначно
 

Это также означает, что pd.NA не может использоваться в контексте, в котором оценивается в логическое значение, например , если условие:... где условие может потенциально может быть pd.NA . В таких случаях для проверки можно использовать isna () . для pd.NA или условие равно pd.NA можно избежать, например, предварительное заполнение пропущенных значений.

Аналогичная ситуация возникает при использовании объектов Series или DataFrame в , если операторы, см. Использование операторов if / истинности с пандами.

NumPy ufuncs

pandas.NA реализует протокол NumPy __array_ufunc__ .Большинство ufuncs работать с NA и обычно возвращать NA :

 В [166]: np.log (pd.NA)
Выход [166]: 

В [167]: np.add (pd.NA, 1)
Выход [167]: 
 

Предупреждение

В настоящее время ufuncs с участием ndarray и NA будет возвращать object-dtype заполнен значениями NA.

 В [168]: a = np.array ([1, 2, 3])

В [169]: np.greater (a, pd.NA)
Выход [169]: массив ([, , ], dtype = object)
 

Тип возвращаемого значения здесь может измениться, чтобы вернуть другой тип массива. в будущем.

См. Совместимость DataFrame с функциями NumPy для получения дополнительной информации о ufunc.

Преобразование

Если у вас есть DataFrame или Series, использующие традиционные типы, в которых отсутствуют данные представлены с использованием np.nan , есть удобные методы convert_dtypes () в серии и convert_dtypes () в DataFrame, который может преобразовывать данные для использования новых типов dtypes для целых чисел, строк и логические значения, перечисленные здесь. Это особенно полезно после прочтения в наборах данных при разрешении считывателей, таких как read_csv () и read_excel () вывести типы по умолчанию.

В этом примере при изменении типов всех столбцов мы показываем результаты для первые 10 столбцов.

 В [170]: bb = pd.read_csv ("data / baseball.csv", index_col = "id")

В [171]: bb [bb.columns [: 10]]. Dtypes
Из [171]:
объект игрока
год int64
ограничение int64
командный объект
lg объект
g int64
ab int64
г int64
h int64
X2b int64
dtype: объект
 

 В [172]: bbn = bb.convert_dtypes ()

В [173]: bbn [bbn.столбцы [: 10]]. dtypes
Из [173]:
строка плеера
год Int64
ограничение Int64
командная строка
lg строка
г Int64
ab Int64
r Int64
h Int64
X2b Int64
dtype: объект
 

NaN in R Explained (пример кода)

На языке программирования R NaN означает Не число .

В этой статье объясняется, как работать со значениями NaN в R. Сюда входит применение is.Функция nan R .

Давайте нырнем.

Когда возникает NaN?

Как показано в следующем примере, мы можем использовать R как обычный калькулятор:

 5/2 # Базовые вычисления в R
# 2.5 

5/2 # Базовые вычисления в R # 2.5

Однако, если мы попытаемся выполнить неверное вычисление (например, 0/0), R вернет NaN:

 0/0 # Неверное вычисление возвращает NaN
# NaN 

0/0 # Неверное вычисление возвращает NaN # NaN

Как найти NaN в данных?

Если у нас есть сложный вектор, фрейм данных или матрица, может быть сложно идентифицировать значения NaN в наших данных. В таком случае мы можем применить функцию is.nan.

Функция is.nan возвращает логический вектор или матрицу, которая указывает позиции NaN в наших данных.

Рассмотрим следующий пример вектора:

 x <- c (5, 9, NaN, 3, 8, NA, NaN) # Создать пример вектора в R 

x <- c (5, 9, NaN, 3, 8, NA , NaN) # Создать вектор-пример в R

Если применить то есть.Функция nan для этих данных, R возвращает логический вектор (то есть ИСТИНА или ЛОЖЬ) на консоль:

 is.nan (x) # Применить функцию is.nan
# FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE 

is.nan (x) # Применить функцию is.nan # FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE

В сочетании с функцией which R мы можем вывести позиций наших значений NaN в консоль RStudio:

 который (есть.nan (x)) # Получить позиции NaN
# 3 7 

which (is.nan (x)) # Получить позиции NaN # 3 7

И в сочетании с функцией суммы мы можем подсчитать количество значений NaN в наших данных:

 sum (is.nan (x)) # Подсчитать количество NaN
# 2 

sum (is.nan (x)) # Подсчитать количество NaN # 2

Удалить значения NaN

Мы можем использовать функцию is.nan в ее перевернутой форме, набрав перед функцией знак челки (т.е.! Is.nan).

Это можно использовать для исключения значений NaN из наших данных:

 x_remove <- x [! Is.nan (x)] # Удалить NaN из вектора
x_remove # Печатать сокращенный вектор в RStudio
# 5 9 3 8 NA 

x_remove <- x [! Is.nan (x)] # Удалить NaN из вектора x_remove # Печатать сокращенный вектор в RStudio # 5 9 3 8 NA

Вы можете прочитать предыдущий код следующим образом: “R, пожалуйста, сохраните каждый элемент наших данных, который не является NaN “

Заменить значения NaN

Другой альтернативой является замена значений NaN.

С помощью следующего кода R мы заменяем NaN на 0:

 x_replace <- x # Репликация вектора примера
x_replace [is.nan (x_replace)] <- 0 # Заменить NaN на 0 в R
x_replace # Распечатать вектор с заменой
# 5 9 0 3 8 NA 0 

x_replace <- x # Репликация вектора примера x_replace [is.nan (x_replace)] <- 0 # Заменить NaN на 0 в R x_replace # Распечатать вектор с заменой # 5 9 0 3 8 NA 0

Тем не менее, мы можем изменить значения NaN практически на все значения, которые захотим.

В чем разница между NaN и NA в R?

Вы могли заметить, что R также использует символ NA для отображения данных.

Так в чем разница между NaN и NA? Зачем нам два разных символа ?!

Определение NaN: NaN означает «не число» и всегда отображается, если было проведено неверное вычисление.

Определение NA: NA означает Недоступно и используется всякий раз, когда значение отсутствует (например,грамм. из-за отсутствия ответа на опрос).

Если вам нужна дополнительная информация, вы можете также взглянуть на определения в документации R:

Рисунок 1: R Документация NaN & NA.

Более того, вы можете узнать больше о значениях NA ЗДЕСЬ, а о функции is.na R ЗДЕСЬ.

Дополнительные ресурсы для обработки NaN в R

Если вы хотите узнать больше о значениях NaN в R, я могу порекомендовать следующее видео на YouTube г-наМатематический эксперт. Он показывает в видео, как вычислить среднее значение данных, содержащих значения NaN.

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Принимая, вы будете получать доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой сторонней внешней стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Кроме того, вы можете ознакомиться с некоторыми другими руководствами по R на моем веб-сайте:

В этой статье показано, как применять обработку со значениями NaN и is.Функция nan в R. Оставьте мне комментарий ниже, если у вас есть какие-либо отзывы или вопросы.