Các phép toán với giá trị null
Khi làm việc với dữ liệu thiếu, bạn sẽ cần lưu các giá trị thiếu này dưới dạng kiểu rỗng. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng nhận diện, thay thế hoặc thao tác với chúng! Vì vậy, chúng ta có các kiểu None và numpy.nan. Bạn cần phân biệt rõ ràng giữa hai kiểu này.
Trong bài tập này, bạn sẽ so sánh sự khác nhau trong hành vi của None và numpy.nan khi áp dụng các phép toán số học và logic. numpy đã được nhập với bí danh np. Các khối try và except được dùng để tránh lỗi.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
try:
# Print the sum of two None's
print("Add operation output of 'None': ", ___)
except TypeError:
# Print if error
print("'None' does not support Arithmetic Operations!!")