NaN, None and Experimental NA

In order to represent the missing values, we see two approaches that are commonly applied to the data in tables or dataframes. The first approach involves a mask to point out the missing values whereas the second uses a datatype-specific sentinel value to represent a missing value.
When masking, a mask could either be a global or a local one. A global mask consists of a separate boolean array for each data array (Figure 1) whereas a local mask utilises a single bit in the element’s bit-wise representation. For example, a signed integer also reserves a single bit to use as a local mask to indicate the positive/negative sign of an integer.

Figure 1: A global boolean mask approach. note that MV denotes missing value. Image by author, using diagrams.
On the other hand, in a sentinel approach, a datatype-specific sentinel value is defined. This could either be a typical value based on best practices or a uniquely defined bit-wise representation. For the missing values of floating-point types, libraries typically choose the standard IEEE 754 floating-point representation called NaN (Not a Number), for example, see Figure 2. Similarly, there are libraries that also define unique bit-wise patterns for other data types, for example R.

Figure 2: Illustrates a bit-wise IEEE 754 single precision (32-bit) NaN representation. Based on Wikipedia, IEEE 754 NaNs are encoded with the exponent field filled with ones (like in infinity value representations), and some non-zero number “x” in the significand field (“x” equals zero denotes infinities). This allows for multiple distinct NaN values, depending on which bits are set in the significand field, but also depending on the value of the leading sign bit “s”. It appears that the IEEE 754 standard defines 16,777,214 (²²⁴-2) floating point values as NaNs, or 0.4% of all possible values. The subtracted two values are positive and negative infinity. Also note that the first bit from x is used to determine the type of NaN: “quiet NaN” or “signaling NaN”. The remaining bits are used to encode a payload (most often ignored in applications). Image by author, made using diagrams.
Although the above masking and sentinel approaches are widely employed, they have their trade-offs. A separate global boolean mask adds extra burden in terms of storage and computation; whereas, a bit-style sentinel puts a limit on the range of valid values that could be missing entries. Besides that, type-specific bit-wise patterns for sentinels, also require additional logic to be implemented for performing bit-level operations.
As pandas is built on NumPy, it simply incorporates the IEEE standard NaN value as a sentinel value for floating-point data types. However, NumPy does not have built-in sentinels for non-floating-point data types. Hence, implying that pandas could either utilise a mask or a sentinel for the non-floating-point types. That is, pandas could either have a global boolean mask, or locally reserve one bit in the element’s bit-wise representation, or have unique type-specific bit-wise representations such as the IEEE’s NaN.
However, as mentioned earlier, each of the above-mentioned three possibilities [boolean mask, bit-level mask, and sentinels (bit-wise patterns)] do come at a price. When it comes to utilising global boolean masks, pandas could build upon the NumPy’s masked array (ma) module. But, the required upkeep of the code base, memory allocations, and computational effort, makes it less practical. Similarly, on a local level, pandas could also reserve a single bit in each of its element’s bit-wise representation. But then again, for smaller 8-bit data units, loosing a bit to use as a local mask will remarkably reduce the range of values it can store. Therefore, deeming, both, global and local masking as less favourable. That said, this brings us to the third option, which is type-specific sentinels. Although a possible solution, pandas’ dependence on NumPy makes type-specific sentinels unfeasible. For example, the package supports 14 different integer types accounting for precisions, endianness, and signedness. So, if unique IEEE-like standard bit-wise representations are to be specified and maintained for all the different data types NumPy supports, pandas will again end up with a mammoth development task at hand.

#artificial-intelligence #pandas #data-science #nan, none and experimental na #experimental na #na

What is GEEK

Buddha Community

NaN, None and Experimental NA

In order to represent the missing values, we see two approaches that are commonly applied to the data in tables or dataframes. The first approach involves a mask to point out the missing values whereas the second uses a datatype-specific sentinel value to represent a missing value.
When masking, a mask could either be a global or a local one. A global mask consists of a separate boolean array for each data array (Figure 1) whereas a local mask utilises a single bit in the element’s bit-wise representation. For example, a signed integer also reserves a single bit to use as a local mask to indicate the positive/negative sign of an integer.

Figure 1: A global boolean mask approach. note that MV denotes missing value. Image by author, using diagrams.
On the other hand, in a sentinel approach, a datatype-specific sentinel value is defined. This could either be a typical value based on best practices or a uniquely defined bit-wise representation. For the missing values of floating-point types, libraries typically choose the standard IEEE 754 floating-point representation called NaN (Not a Number), for example, see Figure 2. Similarly, there are libraries that also define unique bit-wise patterns for other data types, for example R.

Figure 2: Illustrates a bit-wise IEEE 754 single precision (32-bit) NaN representation. Based on Wikipedia, IEEE 754 NaNs are encoded with the exponent field filled with ones (like in infinity value representations), and some non-zero number “x” in the significand field (“x” equals zero denotes infinities). This allows for multiple distinct NaN values, depending on which bits are set in the significand field, but also depending on the value of the leading sign bit “s”. It appears that the IEEE 754 standard defines 16,777,214 (²²⁴-2) floating point values as NaNs, or 0.4% of all possible values. The subtracted two values are positive and negative infinity. Also note that the first bit from x is used to determine the type of NaN: “quiet NaN” or “signaling NaN”. The remaining bits are used to encode a payload (most often ignored in applications). Image by author, made using diagrams.
Although the above masking and sentinel approaches are widely employed, they have their trade-offs. A separate global boolean mask adds extra burden in terms of storage and computation; whereas, a bit-style sentinel puts a limit on the range of valid values that could be missing entries. Besides that, type-specific bit-wise patterns for sentinels, also require additional logic to be implemented for performing bit-level operations.
As pandas is built on NumPy, it simply incorporates the IEEE standard NaN value as a sentinel value for floating-point data types. However, NumPy does not have built-in sentinels for non-floating-point data types. Hence, implying that pandas could either utilise a mask or a sentinel for the non-floating-point types. That is, pandas could either have a global boolean mask, or locally reserve one bit in the element’s bit-wise representation, or have unique type-specific bit-wise representations such as the IEEE’s NaN.
However, as mentioned earlier, each of the above-mentioned three possibilities [boolean mask, bit-level mask, and sentinels (bit-wise patterns)] do come at a price. When it comes to utilising global boolean masks, pandas could build upon the NumPy’s masked array (ma) module. But, the required upkeep of the code base, memory allocations, and computational effort, makes it less practical. Similarly, on a local level, pandas could also reserve a single bit in each of its element’s bit-wise representation. But then again, for smaller 8-bit data units, loosing a bit to use as a local mask will remarkably reduce the range of values it can store. Therefore, deeming, both, global and local masking as less favourable. That said, this brings us to the third option, which is type-specific sentinels. Although a possible solution, pandas’ dependence on NumPy makes type-specific sentinels unfeasible. For example, the package supports 14 different integer types accounting for precisions, endianness, and signedness. So, if unique IEEE-like standard bit-wise representations are to be specified and maintained for all the different data types NumPy supports, pandas will again end up with a mammoth development task at hand.

#artificial-intelligence #pandas #data-science #nan, none and experimental na #experimental na #na

Numpy NaN Example - NaN Constants in Numpy Explanied

Numpy NaN is the IEEE 754 floating-point representation of Not a Number (NaN). NaN values are constants defined in numpy: nan, inf. NaNs can be used as the poor-man’s mask (if you don’t care what the original value was). Python NumPy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic (IEEE 754) what this means is that Not a Number is not equivalent to infinity. The NaN and NAN are aliases of nan.

Numpy NaN Example
NaN stands for “not a number,” and its primary constant is to act as a placeholder for any missing numerical values in the array. While we already covered a couple of different ways to handle NaN values I would like to go into the little more depth on some of the NaN functions in the NumPy.

The majority of the data you will be working with will be given to you. As we have seen when we use Pandas to import DataFrame, any missing value is automatically replaced with NaN as a placeholder. But we can also mimic the same behavior directly in NumPy.

#python #nan constants #numpy nan

Darmowy konwerter NSF do PST - Konwersja plik NSF na PST dla Outlook

Bezpośrednio konwertuj pliki Lotus Notes NSF do formatu PST w interaktywny sposób bez żadnych zakłóceń. Za pomocą tej aplikacji innej firmy można przekonwertować plik NSF dowolnego rozmiaru na plik PST programu Outlook. Ta inteligentna aplikacja zapewnia łatwy i dokładny proces konwersji bez żadnego zagrożenia. Niezależnie od stopnia złożoności pliku proces konwersji jest kontynuowany.

Co jest wyjątkowego w tym konwerterze?

Ta aplikacja konwertuje pliki Lotus Notes NSF do formatu PST w unikalny sposób bez wpływu na jakość danych. Liczne pliki NSF o dowolnej wielkości są konwertowane do formatu PST w sposób bezbłędny. Oto kilka punktów, które mówią o wyjątkowości tej niesamowitej aplikacji.

• Wszystkie dane NSF są przesyłane do formatu PST bez zakłóceń lub jakiegokolwiek uszkodzenia danych.
• Dane są dobrze zeskanowane i przejrzane przed procesem konwersji, a także po zakończeniu procesu konwersji.
• Tylko zdrowe pliki NSF są konwertowane do formatu PST
• W tej aplikacji utrzymywana jest dobra hierarchia, dzięki czemu użytkownicy znajdują dane tak, jak są.
• Do konwersji plików NSF nie jest wymagana żadna pomoc techniczna.
• Aplikacja posiada możliwość konwersji plików do dowolnej wersji MS Outlooka.

Atrybuty tego niesamowitego konwertera

Konwerter NSF na PST zapewnia użytkownikom niesamowite funkcje, dzięki którym mogą szybko przeprowadzić proces konwersji. Poniżej znajdują się niektóre z następujących funkcji konwertera NSF na PST:

1. Konwertuj tylko NSF na pliki PST
Pliki NSF, które są zdrowe, są konwertowane do formatu PST programu Outlook bez żadnych problemów. Dane są konwertowane i dobrze zachowane.

2. Filtruje bazę danych
Za pomocą przycisku zaawansowanego filtru użytkownik może konwertować określone pliki NSF. Użytkownicy mogą wybrać plik NSF, który chcą przekonwertować.

3. Skanowanie i podgląd plików NSF
Aplikacja najpierw skanuje, a następnie wyświetla podgląd pliku, który chce przekonwertować. To skanowanie i podgląd pomaga konwertować tylko zdrowe pliki NSF.

4. Zaawansowana metoda konwersji danych
Aplikacja zapewnia metodę konwersji krok po kroku, która konwertuje pliki NSF do formatu PST. W przypadku tej aplikacji nie ma możliwości utraty lub uszkodzenia danych.

5. Łatwa metoda konwersji kroków
Aplikacja może konwertować pliki NSF do formatu PST w kilku prostych krokach. Te kroki są łatwe i nie wymagają żadnego technika do wychodzenia z zadania konwersji.

Oświadczenie końcowe

Pobierając to niesamowite zestawienie, użytkownicy mogą konwertować pliki Lotus Notes Datavare NSF do formatu PST programu Outlook bez wpływu na zadanie konwersji. W kilku prostych krokach i bez żadnych wskazówek technicznych użytkownik może konwertować pliki. Wersja demo jest również dostępna dla użytkowników, która jest bezpłatna.

Więcej informacji:- https://www.datavare.com/pl/konwerter-nsf-do-pst.html

#konwerter nsf na pst #konwerter nsf na pst #nsf do eksportera pst #importer nsf do pst #eksportuj nsf do pst

Konwerter OLM na PST do konwersji lub eksportu Mac OLM do programu Outlook PST

Ręczna konwersja plików OLM wymaga dużo czasu, dlatego, aby zaoszczędzić czas i wykonać konwersję bez wysiłku, użytkownicy mogą pobrać ten konwerter OLM na PST, a tym samym zaoszczędzić swój wysiłek. Ten użytkownik konwertera OLM na PST może konwertować dowolną liczbę plików OLM do formatu PST bez problemu z rozmiarem. Podczas całego procesu konwersji nie dochodzi do utraty ani niewłaściwego umieszczania danych.

Dowiedz się o inteligentnym konwerterze

To niesamowite oprogramowanie ma kilka niesamowitych zalet, które sprawiają, że jest wyjątkowe wśród innych konwerterów OLM na PST. Niektóre z punktów są wymienione poniżej, które mówią o tym niesamowitym oprogramowaniu.

• Wszystkie dane, w tym kalendarz, notatki, e-maile i wiele innych danych, są konwertowane do formatu PST programu Outlook bez żadnego zagrożenia.
• Ten inteligentny konwerter umożliwia łatwe tworzenie podglądu bazy danych OLM
• Hierarchia folderów jest dobrze zachowana, co zapewnia wydajną konwersję
• Za pomocą tego niesamowitego konwertera użytkownik może przekonwertować dowolną ilość plików OLM na format PST bez żadnego problemu, utraty danych lub innych ograniczeń związanych z rozmiarem
• Aplikacja jest dobrze obsługiwana przez wszystkie wersje systemu Windows
• Użytkownicy mogą konwertować dowolne wybrane elementy.
• Może konwertować dowolną liczbę plików bez instalowania programu MS Outlook.
• Może być używany zarówno przez użytkowników domowych, jak i biznesowych.

Wiedz o aspektach

Każda używana aplikacja ma pewne funkcje, które informują o oprogramowaniu. Teraz sprawdź niektóre z niesamowitych funkcji tego konwertera OLM na PST, który jest podany poniżej:

1. Konwertuj dane programu Mac Outlook
   Aplikacja może bez przeszkód wszystkie dane, takie jak e-maile, wiadomości, notatki i wiele innych, bez przerwy od OLM do Outlook PST. Użytkownicy mogą wybrać dane, które chcą przekonwertować, lub aplikacja może automatycznie konwertować dane do formatu Outlook PST.

2. Pełna dokładność
   Aplikacja zapewnia konwersję w ciągu zaledwie kilku minut, a także ze 100% dokładnością bez utraty lub uszkodzenia danych.

3. Opcja podglądu za darmo
   Konwerter zapewnia opcję podglądu, dzięki czemu użytkownicy mogą sprawdzić pliki OLM, które konwertują. Ta opcja podglądu jest dostępna bezpłatnie. Użytkownicy mogą ponownie sprawdzić elementy za pomocą tej inteligentnej opcji podglądu.

4. 100% kompatybilności
   Aplikacja jest w 100% kompatybilna, dzięki czemu może działać na dowolnym systemie operacyjnym Windows, w tym XP lub Vista.

Oświadczenie końcowe

Aplikacja jest odpowiednia dla wszystkich użytkowników, w tym do pracy w domu lub pracy. Aplikacja ma dużą szybkość kompatybilności i zapewnia 100% dokładny wynik bez żadnych problemów. Bezpłatna usługa Datavare OLM do PST Importer jest również dostępna dla użytkowników, która zapewnia 10 elementów na folder do konwersji. Pobierz ten inteligentny konwerter i oszczędzaj swój cenny czas.

Więcej informacji:- https://www.datavare.com/software/olm-to-pst-converter.html

#konwerter olm na pst #olm do importera pst #przekonwertować olm na pst #migrować olm do pst #eksporter olm 2 pst

Konwerter PST do MBOX - Konwersja plik PST na MBOX dla Thunderbirda i Apple Mail

Konwertuj pliki Outlook PST na pliki Apple Mail MBOX za pomocą konwertera PST na MBOX. Ten konwerter umożliwia szybki dostęp do plików programu Outlook. Aplikacja zapewnia również wiele korzyści podczas konwersji plików programu Outlook. Ponadto aplikacja zapewnia bezbłędną konwersję nawet wtedy, gdy użytkownicy wybiorą zbyt wiele plików PST programu Outlook o dowolnym rozmiarze do konwersji. Możesz niezawodnie używać tej niesamowitej aplikacji w dowolnej wersji systemu Windows. Aplikacja zapewnia wynik z dużą szybkością i 100% dokładnością bez żadnych zobowiązań ani problemów. Szybkość aplikacji nie zależy również od rozmiaru ani liczby plików PST.

Możesz pobrać wersję demonstracyjną tej aplikacji, ta wersja demonstracyjna jest dostępna bezpłatnie dla wszystkich użytkowników. Bez żadnych problemów aplikacja zapewnia szybko przekonwertowane pliki PST. Co więcej, ten niesamowity konwerter PST na MBOX jest profesjonalnie testowany na różnych platformach, aby sprawdzić, czy jest w stanie zaspokoić wszystkie potrzeby użytkowników. Użyj tej aplikacji do konwersji plików PST programu Outlook do plików Apple Mail MBOX, ponieważ zapewnia ona najlepszy wynik konwersji.

Kroki, aby przekonwertować pliki programu Outlook

Tylko w kilku krokach konwerter PST na MBOX konwertuje pliki Outlooka do Apple Mail, te kroki są łatwe do wykonania. Przejdźmy teraz do tych kroków:

Krok 1 - Pobierz aplikację na swój system operacyjny Windows.
Krok 2 - Uruchom aplikację.
Krok 3 - Wybiera pliki, które chcesz przekonwertować.
Krok 4 - Dodaj nazwę użytkownika i hasło do konta Apple Mail.
Krok 5 - Wybierz folder lub utwórz nowy folder do zapisywania przekonwertowanych danych.
Krok 6 - Kliknij przycisk Rozpocznij przesyłanie.

Dzięki tym 6 prostym krokom konwersja plików PST programu Outlook do formatu Apple Mail MBOX będzie bardzo łatwa. Nawet osoba bez zaplecza technicznego może łatwo lub prosto przeprowadzić ten proces konwersji.

Funkcje konwertera PST na MBOX

Outlook to Apple Mail Converter ma kilka funkcji, które sprawiają, że jest to jeden z najbardziej wartościowych konwerterów. Pomóżmy niektórym funkcjom konwertera PST na MBOX:

Tylko konwersja PST na MBOX
Konwerter PST na MBOX konwertuje tylko pliki PST programu Outlook do plików Apple Mail MBOX. Aplikacja obsługuje dowolną wersję plików programu Outlook.

Konkretna konwersja
Pliki, które wybierzesz, są jedynymi, które są konwertowane przez aplikację, żadne inne pliki nie są wybierane do procesu konwersji. Dlatego aplikacja obsługuje określony proces konwersji.

Podgląd wybranych plików
Aplikacja umożliwia podgląd plików. Jednak podgląd tylko wybranych plików można wyświetlić tylko w aplikacji. Dzieje się tak, aby żaden użytkownik nie napotkał problemu.

Indywidualne oszczędzanie
Użytkownicy mogą wybrać miejsce, w którym chcą zapisać przekonwertowane pliki. Dlatego zapis dostosowywania jest wykonywany przez aplikację.

Nawrócenie zależy od ciebie
Tylko wybrane pliki są jedynymi konwertowanymi przez aplikację, żadne inne pliki nie są konwertowane. Ponadto Twoje dane pozostają bez zmian.

Bezpieczeństwo i ochrona
Ta profesjonalnie przetestowana aplikacja zapewnia pełne bezpieczeństwo swoim użytkownikom. Aplikacja nie powoduje utraty ani uszkodzenia danych.

Zdanie ostateczne

Pobierz Datavare konwerter PST na MBOX do konwersji plików Outlook PST do Apple Mail MBOX, aplikacja jest bezpieczna i zabezpiecza wszystkie Twoje dane bez żadnych strat. Ponadto możesz pobrać aplikację w dowolnej wersji systemu Windows. Wszystkie pliki programu Outlook są konwertowane przez aplikację.

Przed zakupem wersji licencjonowanej należy wypróbować wersję demonstracyjną aplikacji, aby lepiej ją zrozumieć. Jeśli napotkasz jakikolwiek problem, możesz skontaktować się z numerem infolinii klienta. Ten numer infolinii jest dostępny w każdej chwili. Ponadto wersja demo zapewnia tylko kilka plików do konwersji, aby przekonwertować nieograniczoną liczbę plików, musisz kupić licencjonowaną wersję aplikacji.

Więcej informacji:- https://www.datavare.com/pl/konwerter-pst-do-mbox.html

#konwerter pst na mbox #pst do eksportera mbox #importuj pst do mbox #eksportuj pst do mbox #przekonwertować pst na mbox