Разное

Нан 3: Молочко NAN 3 800 г с 12 месяцев

Содержание

Молочко Nestle NAN 3 детское Optipro 800 г

Смесь Nestle NAN 3, детское молочко Optipro — специально разработанное детское молочко для питания детей старше 12 месяцев, которое предназначено для замены коровьего молока в рационе ребенка. Благодаря особой комбинации необходимых нутриентов детское молочко NAN ® 3 OPTIPRO®  обеспечивает растущий организм Вашего ребенка важными составляющими для его гармоничного роста и развития. В то же время, оно помогает укрепить иммунитет малыша и способствует созданию основы для здорового будущего.

Знаете ли Вы, что белок определяет здоровье Вашего ребенка на всю жизнь? Научно доказано, что белок — один из самых важных нутриентов для роста и развития Вашего ребенка, включая формирование мозга, мышечной ткани и других органов. Качество и количество белка, который ребенок получает с пищей, поможет заложить крепкую основу его здоровья сейчас и в будущем. Правильно подобранный белок в смеси способствует становлению иммунитета и развитию пищеварительной системы, а также здоровому набору массы тела.

Вот почему белки называют «кирпичиками жизни», и только с помощью белка самого высокого качества можно заложить крепкую основу для развития Вашего ребенка.

Преимущества продукта: 

  • OPTIPRO® – это оптимизированный белковый комплекс. Благодаря ему ребенок получает ровно столько белка, сколько нужно для оптимального роста и развития, снижая риск перегрузки незрелых органов. 
  • Живые бифидобактерии BL помогают укрепить иммунную систему Вашего малыша.
  • Умные липиды – это особый жировой премикс, созданный в соответствии с рекомендациями ведущих педиатрических ассоциаций. Он богат ненасыщенными жирными кислотами, которые известны благодаря своему положительному долгосрочному влиянию на здоровье ребенка. 
  • Умные липиды (DHA) играют важную роль в становлении иммунной системы малыша и способствуют развитию мозга и зрения.

Обновленный состав с олигосахаридами: Обезжиренное молоко, молочная сыворотка деминерализованная, мальтодекстрин, растительные масла (низкоэруковое рапсовое, подсолнечное, подсолнечное высоколеиновое, кокосовое), молочный жир, лактоза, кальция цитрат, эмульгатор (соевый лецитин), калия цитрат, витаминно-минеральный премикс (L-аскорбат натрия (С), DL-альфа-токоферол ацетат (Е), кальция D- пантотенат (В5), никотинамид (РР), D-тиамина мононитрат (В1), ретинола ацетат (А), пиридоксина гидрохлорид (В6), йодид калия, фолиевая кислота (В9), рибофлавин (В2), филлохинон (К), D-биотин (В7), селенат натрия, D3 холекальциферол (Д), цианкобаламин (В12), минералы (железа(||) сульфат, сульфат цинка, сульфат меди), калия фосфат, рыбий жир, олигосахариды 2’FL, цитрат натрия, культура бифидобактерий лактис (не менее 1×10^6 КОЕ/г), регулятор кислотности (гидроксид калия).

Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Грудное вскармливание должно продолжаться как можно дольше. 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. 

Nan 3 — Товары для кормления

Софиевская Борщаговка 20 февр.

900 грн.

Договорная

Киев, Голосеевский 15 февр.

Зазимье

15 февр.

Тернополь 11 февр.

Киев, Днепровский 7 февр.

Нан 3 (NAN 3) с 12+ Кисломолочный с бифидобактериями Детский напиток (400,0) Нестле (Nestle)

Средняя цена:

672,50 р.

Цены в аптеках:

от 579,00 до 766,00 р.

Количество аптек:

6

Интернет аптеки

Цены, размещаемые на портале Медгородок предоставляют аптеки,
однако в исключительных случаях указанная цена может не совпадать с реальной.
Уточняйте наличие и цену лекарственных препаратов по телефонам аптек.

Адреса аптек в г. Екатеринбург

08:00-22:00

ул. Шаумяна, д. 100

+7 (343) 361-31-81

579.00 ₽
06-03-2022 (ЦФИ)

проспект Ленина, д. 24 (круглосуточно)

+7 (343) 289-00-00

680.00 ₽
06-03-2022 (ЦФИ)
08:00-22:00

Родонитовая, 27 (ортопедия 09:00 — 22:00 )

218-59-89

711.00 ₽
07-03-2022 (ЦФИ)
08:00-22:00

Щербакова, 7

218-34-14, 256-69-10

711.00 ₽
07-03-2022 (ЦФИ)
08:00-22:00

ул. Рощинская, д. 29

+7 (343) 287-45-42

711.00 ₽
07-03-2022 (ЦФИ)
круглосуточно

+7 (343) 289-00-30

766.00 ₽
07-03-2022 (ЦФИ)

Сухая молочная смесь NAN 3 OPTIPRO для детей с 12 месяцев, 800 г

САМЫЕ НИЗКИЕ ЦЕНЫ НА ДЕТСКОЕ ПИТАНИЕ И ПОДГУЗНИКИ.

ЗАХОДИ НА САЙТ

Особенности сухой молочной смеси Nan Optipro 3, 800 г 

Смесь Nestle NAN 3 800 – это детское питание, состав которого разработали нутрициологи. Когда мама переводит ребенка на искусственное вскармливание, важно учесть, как организм малыша отреагирует на смеси, которые отличаются по составу от материнского молока. Детские молочные смеси подбирают, исходя из особенностей детского организма, потому что каждый ребенок будет по-особому реагировать на изменения в питании. Компания Nestle разработала питание, которое приближается к материнскому молоку. В составе молочной смеси NAN 3 800 г – олигосахариды грудного молока, природные вещества, которые ребенок получает с рождения только с молоком матери.

Основные преимущества

Диетологи компании Nestle позаботились о том, чтобы продукты компании в Украине приносили детям пользу, сопоставимую с пользой естественного вскармливания. Педиатры рекомендуют кормить ребенка грудью как можно дольше. Если один, а в дальнейшем и два приема пищи заменять на смесь НАН 3 800 с 12 месяцев, организм ребенка не получит стресса, который получает, если ребенку резко прекратить давать грудь. 

Nestle создает молочные смеси из сырья, которое поставляют проверенные поставщики из Евросоюза. Молочные смеси NAN дают ребенку необходимые для развития витамины, микро- и макроэлементы: витамины С, E, группы B, железо, калий, кальций, цинк, которые необходимы для роста и умственного развития. Продукция Nestle для детей не содержит искусственных красителей, ароматизаторов и продуктов генной инженерии. При этом, цена на продукт более чем приемлемая.

Состав детской молочной смеси Nan Optipro 3, 800 г

Нутрициологи компании Nestle создали состав, похожий на материнское молоко. Смесь Nestle NAN 3 800 содержит обезжиренное молоко и молочную сыворотку, природные масла – рапсовое, кокосовое, подсолнечное, с содержанием эруковой и олеиновой кислот до 5%. В составе смеси – лактоза, железо, цинк, калий и кальций в виде сульфатов, цитратов и фосфатов, витамины С, Е и группы В. Особый компонент молочной смеси – олигосахарид 2 ‘FL, который содержится в грудном молоке матери. Олигосахариды помогают ребенку в первые месяцы жизни, поскольку являются пищей для полезных бактерий. Вещества грудного молока защищают малыша от патогенных бактерий, повышают иммунитет. 

Олигосахариды особенны тем, что они взаимодействуют с клетками детской микрофлоры и обучают клетки находить и обезвреживать вредоносные бактерии и вирусы. Смесь НАН 3 800 с 12 месяцев – это пробиотик, который помогает организму ребенка справляться с опасными особенностями окружающей среды.

Состав:

обезжиренное молоко, мальтодекстрин, лактоза, белок молочной сыворотки, растительные масла (низкоэруковое рапсовое масло, подсолнечное масло, кокосовое масло, подсолнечное высокоолеиновое масло, цитрат кальция, соевый лецитин, рыбий жир, витамины ( А, D, Е, К, С, В1, В2, РР, В6, фолиевая кислота, пантотеновая кислота, биотин, В12), фосфат калия, цитрат калия, цитрат натрия, сульфат цинка, культура лактобактерий ( не менее 106КОЕ/г), культура бифидобактерий (не менее 106КОЕ/г), сульфат меди, йодид калия, селенат натрия.

Инструкция по приготовлению

  • Вымойте руки с мылом, перед тем, как готовить детскую молочную смесь. 

  • Тщательно вымойте и прокипятите бутылочку, соску и крышку.

  • Используйте специальную бутилированную воду для детского питания. Закипятите нужное количество воды и дайте остыть до 37 °C.

  • Возьмите мерной ложкой точное количество порошка НАН Оптипро 3 800 г для приготовления молочной смеси. Засыпьте его в точное количество кипяченой воды в бутылочке и взболтайте, пока порошок не растворится. Высушите мерную ложку и храните ее в банке с порошком.

  • Проверьте, что смесь остыла до температуры тела, прежде чем кормить ребенка. 

Предупреждение

  • Готовьте молочную смесь непосредственно перед тем, как кормить ребенка. Не используйте уже готовую смесь.

  • Контролируйте температуру молочной смеси, чтобы не обжечь ребенка.

  • Придерживайте ребенка во время кормления, чтобы он не захлебнулся. Прекращайте кормить, если видите, что ребенок отворачивается и показывает, что наелся.

  • Советуйтесь со своим педиатром, чтобы вовремя вводить в рацион малыша овощные и фруктовые смеси, мясное пюре. Одновременно уменьшайте количество молочной смеси Nestle NAN 3 800.

Важная информация

Грудное вскармливание дает ребенку вещества, которые нужны ему для роста и развития. Состав материнского молока еще не изучен, поэтому нельзя говорить, что ребенок может обойтись без молока матери. Если ребенок не получает молока столько, сколько ему нужно, если материнский организм не вырабатывает его в нужном количестве, посоветуйтесь со своим педиатром. Врач поможет рассчитать, сколько раз в день можно заменить материнское молоко на молочные смеси. Обратитесь в сетевой магазин, которому вы доверяете, чтобы купить NAN Optipro 3 800 г.

Упаковка: жестяная банка, 800гр.

Производитель: Nestle, Швейцария.

Рекомендовано для детей с 12 месяцев.

NAN (Нан) молочная смесь 3 800г с 12 мес. (Нестле россия ооо)

Выберите районАйская улицаБуревестникаДёмаЗатонЗеленая рощаИнорсНижегородкаПроспект ОктябряСипайловоТелецентрЦентрЦентральный рынокЧерниковкаШакшаКузнецовский затонТЦ БашкирияТЦ МегаТЦ ПланетаМолодежный

Выберите аптекуул.Ленина;д.21ул.Вологодская;д.34ул.Чернышевского;д.101/Аул.Гагарина;д.12ул.Коммунистическая;д.45пр-кт.Октября;д.11ул.Рыльского;д.13ул.8-Марта;д.20ул.Кольцевая;д.63ул.Менделеева;д.155ул.Космонавтов;д.22ул.Первомайская;д.58ул.Орджоникидзе;д.13ул.Мушникова;д.11пр-кт.Октября;д.18/1пр-кт Октября;134/1ул.Революционная;д.97ул.Российская;д.163пр-кт Октября;д.162ул.Свободы;д.27ул.Пр.Октября;д.112/1ул.Гафури;д.15ул.Бр. Кадомцевых;д.4ул.Транспортная;д.46ул.Б. Бикбая;д.30ул.Батырская;д.6ул.Янаби;д.45б-р Х.Давлетшиной;16-83ул.Первомайская;д.28ул.Ст.Кувыкина;д.19ул.Российская;д.15ул.Цюрупы;д.98пр-кт Октября;д.122ул.Р.Зорге;д.28ул.Свободы;д.33пр-кт Октября;28ул.Гвардейская;д.62ул.Рабкоров;д.1ул.50 лет СССР;д.50ул.Российская;д.15ул.Королева;д.2пр-кт Октября;68/1ул.Левитана;д.36ул.Ферина;д.4пр-кт Октября;146/1ул.Софьи Перовской;д.52/2ул.Софьи Перовской;д.38ул.Мубарякова;д.10/1ул.Конституции;д.7ул.Менделеева;д.140/1ул.Менделеева;д.137Верхнеторговая площадь;1ул.Чернышевского;д.122ул.К.Маркса;д.5Аул.Цюрупы;д.106ул.50 лет Октября;д.20-60ул.Ухтомского;д.17ул.Ахметова;д.297ул.Правды;д.2ул.Софьи Перовской;д.38пр-кт Октября;д.133ул.Кольцевая;д.164ул.Победы;д.21пр-кт Октября;д.56ул.Первомайская;д.23ул.Транспортная;д.44ул.Айская;д.72ул.Черниковская;д.9ул.Гагарина;д.57/2ул.Рихарда Зорге;д.45ул.Карла Маркса;д.44ул.Мира;д.7ул.Мустая Карима;д.50ул.Ленина;д.84ул.Правды;д.23ул.Российская;д.86пр-кт Октября;д.106ул.Вологодская;д.9ул.Гафури;д.50ул.Цюрупы;д.12ул.Амантая;д.2ул.Шафиева;д.28ул.Менделеева;д.120ул.Х.Давлетшиной;д.24ул.З.Валиди;д.58ул.Рубежная;д.170 Метроул.Жукова;д.9ул.Машиностроителей;д.15ул.Гвардейская;д.57ул.Ураксина;д.1ул.Дагестанская;д.21ул.Аксакова;д.91пр.С.Юлаева 34/ул.С.Агиша 2/1ул.Бикбая;д.33ул.Гагарин;д.56пр-кт Октября;93ул.Рубежная;д.174 МЕГАул.Менделеева;д.130пр-кт Октября;123ул.Первомайская;д.98ул.Менделеева;д.128/3ул.Королева;д.14ул.Коммунаров;д.67ул.Мушникова;д.13/1ул.Айская;д.22ул.Гвардейская;д.35, корп.1ул.Ленина;д.154ул.Рабкоров;д.20ул.Достоевского;д.107ул.Таллинская;д.14ул.Революционная;д.78ул.Бессонова;д.2ул.Рихарда Зорге;д.62б-р.Давлеткильдеева;д.1пр-кт Октября;д.107ул.Максима Рыльского;д.12ул.Гагарина;д.1, корп.3ул.Первомайская;д.48ул.Айская;д.64ул.Кирова;д.91ул.Коммунаров;д.61ул.Загира Исмагилова;д.5ул.Минигали Губайдуллина;д.5ул.Жукова;д.8ул.Рихарда Зорге;д.6ул.Гафури;д.4ул.Школьная;д.2, корп.250 лет СССР 30/1 МЕГИул.Авроры;д.7, корп.1апр-кт Октября;д.107/6ул.Губайдуллина;д.19/4ул.Шота Руставели;д.18ул.Октябрьской Революции;д.73ул.Ферина;д.8ул.Вострецова;д.14ул.Серебряная;д.91ул.Победы;д.16/Аул.Ахметова;д.326ул.Бессонова;д.27Лесной проезд;д.6ул.Гвардейская;д.58/4ул.Ленина;д.84 Ортопедияул.Евгения Столярова;д.4ТЦ Ультра ул.Бакалинская;д.27 ул.Менделеева;д.134/7ул.Советская;д.11 кор 2ул.Первомайская;д.70ул.Жукова;д.3/1ул.Адмирала Макарова;д.26ул.50 лет СССР;д.41ул.Романтиков;д.1ул.Якуба Коласа;д.147ул.Сосновская;д.54Ленина ул, д.22ул.Привокзальная площадь;д.3ул.Трактовая;д.28,корп.2ул.Защитников Отечества;д.4ул.Советская;д.24ул.Комаринская;д.6,корп.1ул.Геологов;д.53ул.С.Злобина;д.38/2ул.Ферина;д.19ул.Менделеева 187ул.Правды;д.20ул.Серебряная;д.70ул.Чернышевского;д.127Чесноковка ул.Парковая;д.12 к.1ул.Энтузиастов д.16ул. Ленина, д.128ул. Чернышевского, д.84ул. Фурманова;д.6ул.Степана Кувыкина;д.16ул.Деревенская переправа; д.52ул.Рижская;д.4ул.Революционная;д.70/1ул.Юбилейная;д.28Объездная,д 21ул.Свердлова;д.69ул.Ферина;д.29 Акваринул. Буревестника 12ул.Надежды;д. 1/1Стройучасток ул, дом № 28/3ул. Ахметова д.299Цюрупы ул, д.79Кирова ул, д.46Рехмукова ул, 7Испытателей ул, 2Батырская ул, дом № 14Курчатова ул, д.3 Цв.БашкирииЛетчиков ул,д.12Булата Имашева ул, д 6Летчиков ул, д2/5Р. Зорге, 35Правды ул, д.20Бакалинская ул, д.19ул.Гагарина д.№ 47/1Авдон 60лет СССР, 30Назара Наджми б-р, д.7Окт. Революции ул, д.19бВологодская ул, д.107,к.3Арх. Калимуллина ул, д.1,Лесотехникума ул, д№ 24/1Максима Горького ул, д№ 46Уфимское ш. д.49Жукова, 10ул. Гагарина д.10/2Дагестанская ул, д10, к.1Шоссейная ул, д.7Боровая ул, д.14, корп.3Трактовая ул, д.2/2Первомайская ул, д.1Акназарова ул, д.21Менделеева ул, д.156/1аЛесотехникума ул, д.21Ахметова ул, д.316Энтузиастов ул, д15Сельская Богородская ул, д.35/2

Объем агроэкспорта с начала года составил $3,8 млрд

Наибольший прирост по объемам экспорта продукции АПК, по информации центра «Агроэкспорт», показали поставки в Саудовскую Аравию, Европейский союз и Южную Корею.

Общий объем агроэкспорта в январе-феврале текущего года достиг $3,77 млрд. Это на $394 млн меньше, чем за тот же период 2021 года.

Направления, по которым больше всего вырос экспорт

На 165% вырос экспорт в Саудовскую Аравию. Туда продукции российского АПК поставлено на $88 млн,  прошлогодний показатель был на уровне $33 млн.

На 56% выросли поставки в страны Евросоюза. В прошлом году в январе-феврале ЕС купил в России продукции АПК на $448 млн, в этом —  на $701 млн.

На 45% выросли поставки в Южную Корею, достигнув объема $279 млн. В прошлом году объем агроэкспорта составил $192 млн.

Направления, по которым экспорт показал наибольший спад

На 37% снизились поставки продукции АПК в Китай в периоде январь-февраль. Показатель достиг уровня $462 млн. В 2021 году объем агроэкспорта в КНР был на уровне $733 млн.

На 29% снизились поставки продукции в Египет. Уровень экспорта продукции АПК достиг  $328 млн, в прошлом году он составлял $464 млн.

На 28% меньше поставок за январь-февраль 2022 года было в Турцию. Их объем составил $490 млн. В прошлом году экспорт в Турцию был на уровне $680 млн.

Структура экспорта по направлениям в январе-феврале 2022

Больше всего продукции российского АПК закупил ЕС – 18,6%  от общего объема. 13% агроэкспорта отправленов Турцию, 12,3% — в КНР. 8,7% агроэкспорта отправлено в Египет, 7,4% — в Южную Корею, по 3,1%  — в Украину и Узбекистан, по 2,4% — в Пакистан и Индию, 2,3 % от всего агроэкспорта ушло в Сайдовскую Аравию.

Оставшиеся 26,3% от общего объема агроэкспорта распределились между прочими государствами.

Дополнительно

Отдельно пресс-служба «Агроэкспорта» сообщает, что в феврале  Индия закупилила в России  63,8 тыс. т растительного масла на сумму $86,7 млн. Поставка осуществляется по итогам тендера.

Фото в анонсе: Pixabay

НАН ОПТИПРО 3 (800 г) | Молочный напиток для малышей

Описание

NAN OPTIPRO 3 Молочный напиток для малышей — это питательная молочная добавка премиум-класса, разработанная для малышей от 1 года, когда потребление энергии и питательных веществ может быть недостаточным.

Он содержит 16 основных витаминов и минералов, всего 2 порции в день обеспечивают в среднем не менее 50% рекомендуемой диетической нормы кальция, железа, цинка, йода и витаминов B1, B2, C, D и E.

Он также содержит пробиотик Bifidobacterium lactis и комбинацию ключевых высококачественных ингредиентов, обеспечивающих вашего ребенка необходимыми питательными веществами, такими как железо и витамин D, для поддержания нормального роста и развития.

NAN OPTIPRO 3 Молочный напиток для малышей содержит 16 витаминов и минералов, в том числе:

  • Кальций и магний: для укрепления костей и зубов.
  • Железо и цинк: основные минералы, которые помогают поддерживать работу когнитивной и иммунной системы вашего малыша.
  • Йод: микроэлемент, способствующий раннему росту и нормальной работе мозга.
  • Витамины A, B1, B2, B6, B12, C, D и E: ряд витаминов, которые способствуют росту и развитию вашего малыша.

Благодаря 150-летнему опыту исследований и разработок в области детского питания, молочные продукты Nestlé для малышей помогли воспитывать поколения маленьких детей.

В целях гигиены и удобства он доступен в инновационном формате упаковки с отдельным местом для хранения мерной ложки и полупрозрачным окошком, позволяющим увидеть, сколько порошка осталось в банке, не открывая ее.

Ингредиенты

Сухие вещества молока, мальтодекстрин, растительные масла, минеральные вещества (цитрат кальция, фосфат кальция, фосфат натрия, хлорид магния, сульфат железа, сульфат цинка, йодид калия), эмульгатор (соевый лецитин), рыбий жир, витамины [аскорбат натрия (вит С) dl-альфа-токоферола ацетат (вит Е), никотинамид (ниацин), пиридоксина гидрохлорид (вит В6), мононитрат тиамина (вит В1), рибофлавин (вит В2), ретинилацетат (вит А), фолиевая кислота, холекальциферол (вит D3). ), цианокобаламин (вит B12)], антиоксиданты (концентрат смеси тохоферолов, аскобилпальмитат), регулятор кислотности (лимонная кислота), культура ( Bifidus ).

Аллергены: Содержит молоко, рыбу и сою.

Пищевая ценность

  • NAN OPTIPRO 3 Молочный напиток для малышей — это обогащенная питательными веществами молочная добавка премиум-класса, специально разработанная для малышей от 1 года, когда потребление энергии и питательных веществ может быть недостаточным.
  • Содержит пробиотик Bifidus B L
  • Содержит 14 основных витаминов и минералов для поддержки роста и развития
  • Благодаря 150-летнему опыту исследований и разработок в области детского питания, молочные продукты Nestlé для малышей помогли воспитывать поколения маленьких детей.

Подготовка

Мойте руки перед приготовлением молочного напитка для малышей. Тщательно вымойте всю посуду, которую будете использовать (чашку, ложку). Вскипятите 210 мл воды, затем охладите до теплой, около 40°C. Смешайте 7 мерных ложек без горки детского молочного напитка NAN OPTIPRO 3 с водой и встряхните или размешайте до полного растворения. После использования храните мерную ложку на внутреннем крае банки.

После приготовления НЕМЕДЛЕННО ПОДАТЬ. Откажитесь от любого недопитого напитка.

Условия хранения

Плотно закрывайте крышку после каждого использования.Хранить в прохладном сухом месте. Используйте содержимое в течение 4 недель после открытия. Содержимое может осесть.

Важная информация

Этот продукт не является заменителем грудного молока, а представляет собой молоко для взросления, специально предназначенное для детей младшего возраста.

Нажмите на изображение, чтобы просмотреть ингредиенты, информацию о пищевой ценности и таблицу кормления.

Питательное, полезное молоко nan 3

О продуктах и ​​поставщиках:
 При поиске  молока nan 3  новоиспеченным родителям нужны полезные продукты, которые можно хранить и подавать без проблем.Свежая домашняя еда каждый день для вашего малыша была бы мечтой, но это не самый реалистичный вариант в сегодняшней быстро меняющейся жизни. Именно здесь Alibaba.com предлагает несколько вариантов  молоко нан 3 , чтобы вы могли легко выбрать в соответствии со своими приоритетами и предпочтениями. 

Начиная с 6-месячного возраста, большинство детей физиологически и в развитии готовы к различным способам кормления и более новым текстурам пищи. Эти молочные продукты nan 3 являются лучшим выбором, так как они мягкие, легко потребляемые, доступны с различными вкусами и содержат питательные вещества, необходимые вашему растущему ребенку.Это означает, что они являются лучшим выбором, когда речь идет о переводе рациона вашего ребенка с грудного молока на другие варианты питания. Эти молоко nan 3 также поддерживают требуемые стандарты питания, поскольку неправильное кормление может привести к нехватке пищевых волокон, железа и цинка, что может препятствовать их физическому и умственному развитию.

Каждый ваш шаг, как родителей, наполнен неуверенностью и стремлением во что бы то ни стало обеспечить своего ребенка самым лучшим молоком nan 3 . Alibaba.com является вашим идеальным решением с максимальной приверженностью к предоставлению наилучших услуг и максимального удовлетворения.Вы можете делать покупки из широкого ассортимента молока нан 3 , таких как детские каши, детские смеси, детские закуски, детская лапша, детские пюре, детское печенье и многое другое.

Если вы ищете молоко nan 3 с питательными свойствами, которое способствует росту вашего ребенка, вы знаете, где его искать. На Alibaba.com вы получаете лучшие предложения и скидки с несколькими безопасными способами оплаты, которые обеспечат вам наилучшие впечатления от покупок. Эти продукты гарантируют, что ваш малыш получит высококачественные продукты питания, которые способствуют правильному росту и развитию на одном из самых важных этапов его жизни.

Купить Сухая молочная смесь Nestle NAN Optipro Stage 3 1800 г онлайн

ОПИСАНИЕ

Nan optipro — это детская смесь для здоровых детей от рождения до 6 месяцев, не находящихся на грудном вскармливании. Optipro — это оптимизированная белковая смесь, обеспечивающая правильное количество и качество белков, необходимых для роста вашего ребенка. Bifidus bl две особые жирные кислоты, содержащиеся в грудном молоке, которые способствуют развитию мозга. Дха-ара: две особые жирные кислоты, содержащиеся в грудном молоке, которые способствуют развитию мозга.

ИНФОРМАЦИЯ

Условия хранения

Хранить в прохладном и сухом месте.

Приготовление и использование

1. Вымойте руки перед приготовлением детской смеси.
2. Хорошо вымойте всю посуду (чашку и ложку).
3. Вскипятить питьевую воду в течение пяти минут; дать остыть.
4. Используйте совок только из этого контейнера и выравнивайте по внутреннему краю.

Сообщение о бренде

Nestle — мировой лидер в производстве продуктов питания и напитков.Компания имеет более 2000 брендов на местном и глобальном уровне, которые доступны в 189 странах. Девиз направлен на улучшение качества жизни за счет обеспечения лучшего питания и содействия более здоровому образу жизни. Соблюдая этот девиз, они призывают людей вести более здоровый образ жизни и вносить свой вклад в улучшение мира.

Предупреждение о безопасности

Важное примечание: NAN 3 — это не заменитель грудного молока, а молоко для взросления, специально предназначенное для здоровых детей младшего возраста от 1 до 3 лет.Грудное вскармливание должно продолжаться как можно дольше. ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: Некипяченая вода, некипяченые бутылочки или неправильное разведение могут привести к заболеванию вашего ребенка. Неправильное хранение, обращение, подготовка и кормление могут привести к неблагоприятным последствиям для здоровья вашего ребенка. Использовать только под наблюдением врача. ВНИМАНИЕ: Готовьте только одну чашку за раз. Кормите немедленно и точно следуйте инструкциям. Не оставляйте недопитую чашку, выбрасывайте содержимое. Всегда держите ребенка во время кормления. Если оставить ребенка без присмотра, это может привести к удушью.

NAN OPTIPRO 3 — Nestlé

→ Ингредиенты перечислены в порядке важности (количества).

Список ингредиентов:

Suero de leche, Leche descremada en polvo, Jarabe de glucosa, oleina de palma, Aceite de canola, Aceite de girasol, Citrato de calcio, Hydrooxido de Potasio, Aceite de pescado, Maltodextrina, 2’FUCosil-lactosa, Proteina de suero concentrado , Фосфато натрия, Хлоруро де Магнезио, Гидрооксид кальция, Кланурма натрия, Витамин С, Сульфато Ферросо, Живые культуры: Лактобацилус рамносуС, Альмидон, Сульфато цинка, Цитидина 5′-монофосфат, Уридина 5-монофосфат, Витамин Е.Никотинамида, Аденозин 5′-монофосфат, Cultivos vivos: Bifidobacterium lonqum, Pantotenato de calcio, Guanosina 5′-Monofosfato, Sulfato de cobre, витамин B1, гидроксид натрия, витамин B6, витамин A, витамин B2, йодуро де кали, фолиевая кислота , Fostato de calcio, Vitamina K1, Biotina, Vitamina D3, Vitamina B12, acido citrico, lecitina de soja, Palmitato de ascorbilo, Concentrado de tocoferoles mixtos.
СОДЕРЖИТ ЛЕЧЕНИЕ, ПРОИЗВОДНЫЕ СОХИ, ПРОИЗВОДНЫЕ ДЕ ПЕСКАДО.

Анализ ингредиентов:
пальмовое масло Не веган Не вегетарианский
→ Анализ основан исключительно на перечисленных ингредиентах и ​​не учитывает методы обработки.

Некоторые ингредиенты не могут быть распознаны.

Нам нужна ваша помощь!

Вы можете помочь нам распознать больше ингредиентов и лучше проанализировать список ингредиентов для этого и других продуктов:

  • Отредактируйте страницу продукта, чтобы исправить орфографические ошибки в списке ингредиентов и/или удалить ингредиенты на других языках и предложения, не связанные с ингредиентами.
  • Добавьте новые записи, синонимы или переводы в наши многоязычные списки ингредиентов, методов обработки ингредиентов и этикеток.

Если вы хотите помочь, присоединяйтесь к каналу #ingredients в нашем дискуссионном пространстве Slack и/или узнайте об анализе ингредиентов на нашей вики. Спасибо!

Suero de leche, Leche descremada en polvo, Jarabe de glucosa, oleina de palma, Aceite de canola, Aceite de girasol, Citrato de calcio, Hydrooxido de Potasio, Aceite de pescado, Maltodextrina, 2’FUCosil-lactosa, Proteina de suero concentrado , Фосфато де натрий, Хлоруро де Магнезио, Гидрооксид кальция, Кланурма де натрий, Витамин С, Сульфато Ферросо, Cultivos vivos (Lactobacilus rhamnosuS), Альмидон, Сульфато цинка, Цитидина 5′-монофосфат, Уридина 5-монофосфат, Витамин Е, Никотинамида, аденозин 5′-монофосфат, Cultivos vivos (Bifidobacterium lonqum), пантотенат кальция, гуанозина 5′-монофосфат, сернокислый сульфат, витамин B1, гидроксид натрия, витамины, витамин B6, витамин A, витамин B2, йодуро де кали , Acido folico, Fostato de calcio, витамины, витамин K1, биотин, витамины, витамин D3, витамин B12, лимонная кислота, лецитин де соя, пальмитато де аскорбило, концентрат смеси токоферолов, производные сои, производное пескадо

  1. Suero de leche -> en:whey — веганский: нет — вегетарианский: может быть — процент_мин: 1.96078431372549 – максимальное число процентов: 100
  2. Leche descremada en polvo -> en:skimmed-milk-powder — веганский: нет — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 50
  3. Jarabe de glucosa -> en:глюкозный сироп — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 33,3333333333333
  4. oleína de palma -> en:palm-oil — веганский: да — вегетарианский: да — из_пальмового_масла: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 25
  5. Ацеит канолы -> en:canola-oil — веганский: да — вегетарианский: да — из_пальмового_масла: нет — процент_мин: 0 — процент_макс: 20
  6. Ацеит топинамбура -> en:подсолнечное масло — веганский: да — вегетарианский: да — из_пальмового_масла: нет — процент_мин: 0 — процент_макс: 16.6666666666667
  7. Citrato de calcio -> en:e333 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 14,2857142857143
  8. Гидроксид калия -> en:e525 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 12,5
  9. Aceite de pescado -> en:fish-oil — веганский: нет — вегетарианский: нет — из_пальмового_масла: нет — процент_мин: 0 — процент_макс: 11,1111111111111
  10. Мальтодекстрина -> en:maltodextrins — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 10
  11. 2’FUCosil-лактоза -> es:2’FUCosil-лактоза — процент_мин: 0 — процент_макс: 9.0

    0

    09
  12. Концентрированный белковый белок -> es: Концентрированный белковый белок — процент_мин: 0 — процент_макс: 8,33333333333333
  13. Фосфато-натрий -> en:e339 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 7,69230769230769
  14. Cloruro de Magnesio -> en:e511 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 7,14285714285714
  15. Гидроксидо кальция -> en:e526 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 6.66666666666667
  16. Клан натрия -> es:Клан натрия – процент_мин: 0 – процент_макс.: 6,25
  17. Витамин C -> en:vitamin-c — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 5,88235294117647
  18. Sulfato Ferroso -> en:ferrous-sulfate — процент_мин: 0 — процент_макс: 5,55555555555556
  19. Cultivos vivos -> es:Cultivos vivos — процент_мин: 0 — процент_макс: 5,26315789473684
    1. Lactobacillus rhamnosuS -> es:Lactobacilis rhamnosuS — процент_мин: 0 — процент_макс: 5.26315789473684
  20. Альмидон -> en:крахмал — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 5
  21. Сульфат цинка -> эн: сульфат цинка — процент_мин: 0 — процент_макс: 4,761

    1

  22. Цитидина 5′-монофосфат -> эс: цитидина 5′-монофосфат — процент_мин: 0 — процент_макс: 4,54545454545455
  23. Уридина 5-монофосфат -> es:Уридина 5-монофосфат — процент_мин: 0 — процент_макс: 4,34782608695652
  24. Витамин Е -> эн:витамин-е – процент_мин: 0 – процент_макс: 4.16666666666667
  25. Никотинамида -> en:e375 — веганский: возможно — вегетарианский: возможно — процент_мин: 0 — процент_макс: 4
  26. Аденозин 5′-монофосфат -> эн: аденозин-монофосфат — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,84615384615385
  27. Cultivos vivos -> es:Cultivos vivos — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,7037037037037
    1. Bifidobacterium lonqum -> es:Bifidobacterium lonqum — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,7037037037037
  28. Pantotenato de calcio -> en:кальций-пантотенат — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 3.57142857142857
  29. Гуанозина 5′-монофосфат -> en:e626 — веганский: нет — вегетарианский: нет — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,44827586206897
  30. Sulfato de cobre -> en:e519 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,33333333333333
  31. Витамин B1 -> эн: тиамин — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,2258064516129
  32. Гидрооксид натрия -> en:e524 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 3,125
  33. витамины -> en:vitamins — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 3.03030303030303
  34. витамин B6 -> en:vitamin-b6 — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,94117647058824
  35. Витамин А -> en:витамин-А — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,85714285714286
  36. Витамин B2 -> en:e101 — веганский: возможно — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,77777777777778
  37. Yoduro de potasio -> en:калий-йодид – процент_мин: 0 – процент_макс: 2,77777777777778
  38. Acido folico -> en:folic-acid — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 – процент_макс: 2.63157894736842
  39. Fostato de calcio -> es:Fostato de calcio – процент_мин. 0 – процент_макс. 2,63157894736842
  40. витамины -> en:витамины — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,5
  41. витамин К1 -> эн: филлохинон — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,5
  42. Biotina -> en:biotin — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,38095238095238
  43. витамины -> en:vitamins — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2.38095238095238
  44. витамин D3 -> эн: холекальциферол — веганский: возможно — вегетарианский: возможно — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,27272727272727
  45. Витамин B12 -> en:vitamin-b12 — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,27272727272727
  46. ácido citrico -> en:e330 – веганский: да – вегетарианский: да – процент_мин: 0 – процент_макс: 2,173
  47. 347826
  48. lecitina de soja -> en:soya-lecithin — веганский: да — вегетарианский: да — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,173
  49. 347826
  50. Palmitato de ascorbilo -> en:e304 — веганский: может быть — вегетарианский: может быть — из_пальмового_масла: может быть — процент_мин: 0 — процент_макс: 2.173
  51. 347826
  52. Смешанные смеси токоферолов -> es: Смешанные смеси токоферолов — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,04081632653061
  53. ПРОИЗВОДНЫЕ СОХЫ -> es:ПРОИЗВОДНЫЕ СОХЫ – процент_мин: 0 – процент_макс: 2,04081632653061
  54. деривадо DE PESCADO -> es:derivado DE PESCADO — процент_мин: 0 — процент_макс: 2,04081632653061

NaN — JavaScript | MDN

Глобальное свойство NaN представляет собой значение, представляющее Not-A-Number.

Доступно для записи нет
Исчисляемый нет
Конфигурируемый нет

NaN является свойством глобального объекта . Другими словами, это переменная в глобальной области видимости.

Начальное значение NaN — Not-A-Number — то же, что и значение Number.НаН . В современных браузерах NaN является ненастраиваемым и недоступным для записи свойством. Даже если это не так, избегайте переопределения. Довольно редко можно использовать NaN в программе.

Существует пять различных типов операций, которые возвращают NaN :

  • Число не может быть проанализировано (например, parseInt("blabla") или Number(undefined) )
  • Математическая операция, результат которой не является действительным числом (например, Math.кврт(-1) )
  • Операнд аргумента: NaN (например, 7 ** NaN )
  • Неопределенная форма (например, 0 * Infinity или undefined + undefined )
  • Любая операция, включающая строку и не являющаяся операцией сложения (например, "foo" / 3 )

Тестирование против NaN

NaN сравнивает неравенство (через == , != , === и !== ) с любым другим значением 9 Na 92 —0 — 26 Na 90 —0 to26 .Используйте Number.isNaN() или isNaN() , чтобы наиболее четко определить, является ли значение NaN . Или выполните самосравнение: NaN и только NaN будут сравниваться неравно себе.

  NaN === NaN;
Число.NaN === NaN;
естьNaN(NaN);
isNaN(Число.NaN);
Число.isNaN(NaN);

function valueIsNaN(v) { return v !== v; }
значениеNaN(1);
значениеNaN(NaN);
значениеIsNaN(Число.NaN);
  

Однако обратите внимание на разницу между isNaN() и Number.isNaN() : первый вернет true , если значение в настоящее время равно NaN , или если оно будет NaN после того, как оно будет приведено к числу, а второй вернет true только в том случае, если значение в настоящее время NaN :

  isNaN('привет, мир');
Number.isNaN('привет, мир');
  

По той же причине использование значения bigint вызовет ошибку с isNaN() , а не с `Number.естьНаН():

  isNaN(1n);
Число.isNaN(1n);
  

Кроме того, некоторые методы массива не могут найти NaN , а другие могут.

  пусть обр = [2, 4, NaN, 12];
arr.indexOf (NaN);
обр. включает (NaN);
arr.findIndex(n => Number.isNaN(n));
  

Таблицы BCD загружаются только в браузере

Работа с отсутствующими данными — документация pandas 1.4.1

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

Примечание

Выбор внутреннего использования NaN для обозначения отсутствующих данных был в основном по соображениям простоты и производительности. Начиная с pandas 1.0, некоторые необязательные типы данных начинают экспериментировать. с собственным скаляром NA с использованием подхода на основе маски. Видеть здесь больше.

См. кулинарную книгу для некоторых продвинутых стратегий.

Значения считаются «отсутствующими»

Поскольку данные поступают во многих формах и формах, панды стремятся быть гибкими в отношении для обработки недостающих данных.В то время как NaN является маркером отсутствующего значения по умолчанию для из соображений скорости и удобства вычислений, мы должны иметь возможность легко обнаружить это значение с данными разных типов: с плавающей запятой, целым числом, логическое значение и общий объект. Однако во многих случаях Python None будет возникают, и мы хотели бы также учитывать, что «отсутствует», «недоступно» или «нет данных».

Примечание

Если вы хотите считать inf и -inf «нет данных» в вычислениях, вы можете установить панд.options.mode.use_inf_as_na = Истина .

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

В [2]: df["четыре"] = "бар"

В [3]: df["пять"] = df["один"] > 0

В [4]: ​​дф
Выход[4]:
        раз, два, три, четыре, пять
a 0,469112 -0,282863 -1,509059 бар Истинно
c -1,135632 1,212112 -0,173215 бар Неверно
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Истинно
ф -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
Выход[6]:
        раз, два, три, четыре, пять
a 0,469112 -0,282863 -1,509059 бар Истинно
б NaN NaN NaN NaN NaN
c -1,135632 1,212112 -0,173215 бар Неверно
г NaN NaN NaN NaN NaN
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Истинно
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно
г NaN NaN NaN NaN NaN
ч 0.721555 -0,706771 -1,039575 бар Правда
 

Чтобы упростить обнаружение отсутствующих значений (и в разных типах массивов), pandas предоставляет isna() и notna() функций, которые также являются методами на Серии и объекты DataFrame:

 В [7]: df2["one"]
Выход[7]:
0,469112
б NaN
с -1,135632
г NaN
е 0,119209
ф -2,104569
г NaN
ч 0,721555
Имя: один, dtype: float64

В [8]: pd.isna(df2["one"])
Выход[8]:
Ложь
б Верно
в Ложь
г Правда
д Ложь
ф Ложь
г Верно
ч Ложь
Имя: один, dtype: bool

В [9]: df2["четыре"].нена ()
Выход[9]:
правда
б Ложь
в Верно
г Ложь
д Правда
е Верно
г Ложь
ч Верно
Имя: четыре, dtype: bool

В [10]: df2.isna()
Выход[10]:
     раз, два, три, четыре, пять
Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
b Истинно Истинно Истинно Истинно Истинно Истинно
c Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
d Верно Верно Истинно Истинно Истинно
e Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
f Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
g Верно Верно Верно Истинно Истинно
h Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь
 

Предупреждение

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

 В [11]: Нет == Нет # noqa: E711
Выход[11]: Верно

В [12]: np.nan == np.nan
Исход[12]: Ложь
 

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

 В [13]: df2["one"] == np.nan
Исход[13]:
Ложь
б Ложь
в Ложь
г Ложь
д Ложь
ф Ложь
г Ложь
ч Ложь
Имя: один, dtype: bool
 

Целочисленные типы и отсутствующие данные

Поскольку NaN — это число с плавающей запятой, столбец целых чисел, содержащий хотя бы одно пропущенное значение. приводится к dtype с плавающей запятой (дополнительную информацию см. в разделе Поддержка целочисленного NA).панды предоставляет целочисленный массив, допускающий значение NULL, который можно использовать, явно запросив дтип:

 В [14]: pd.Series([1, 2, np.nan, 4], dtype=pd.Int64Dtype())
Исход[14]:
0 1
1 2
2 <нет данных>
3 4
тип: Int64
 

Альтернативно, псевдоним строки dtype='Int64' (обратите внимание на заглавную "I" ) может быть использовал.

Подробнее см. Целочисленный тип данных Nullable.

Дата и время

Для типов datetime64[ns] NaT представляет отсутствующие значения.это псевдородной значение Sentinel, которое может быть представлено NumPy в единственном числе 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
Вышли[17]:
        один два три четыре пять метка времени
a 0,469112 -0,282863 -1,509059 бар Правда 01.01.2012
c -1,135632 1,212112 -0,173215 бар Неверно 01.01.2012
е 0,119209 -1,044236 -0.861849 бар Правда 01.01.2012
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно 01.01.2012
ч 0,721555 -0,706771 -1,039575 бар Правда 01.01.2012

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

В [19]: df2
Вышли[19]:
        один два три четыре пять метка времени
a NaN -0,282863 -1,509059 бар Истинный NaT
c NaN 1,212112 -0,173215 бар Ложный NaT
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Правда 01.01.2012
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно 01.01.2012
ч NaN -0.706771 -1,039575 бар True NaT

В [20]: df2.dtypes.value_counts()
Исход[20]:
поплавок64 3
объект 1
логическое значение 1
дата/время64[нс] 1
тип: int64
 

Вставка недостающих данных

Вы можете вставить отсутствующие значения, просто назначив их контейнерам. То 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.Серия([1, 2, 3])

В [22]: s.loc[0] = Нет

В [23]: с
Вышли[23]:
0 NaN
1 2,0
2 3,0
тип: float64
 

Аналогично, контейнеры datetime всегда будут использовать NaT .

Для контейнеров объектов панды будут использовать заданное значение:

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

В [25]: s.loc[0] = Нет

В [26]: s.loc[1] = np.nan

В [27]: с
Вышли[27]:
0 Нет
1 NaN
2 с
тип: объект
 

Расчеты с отсутствующими данными

Пропущенные значения распространяются естественным образом посредством арифметических операций между пандами объекты.

 В [28]: а
Вышли[28]:
        один два
NaN -0,282863
c NaN 1,212112
е 0,119209 -1,044236
f -2,104569 -0,494929
ч -2,104569 -0,706771

В [29]: б
Вышли[29]:
        раз два три
NaN -0,282863 -1,509059
в NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
f -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [30]: а + б
Исход[30]:
        один три два
NaN NaN -0,565727
c 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 перечисленные здесь и здесь) написаны в учет недостающих данных. 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
Вышел[31]:
        раз два три
NaN -0,282863 -1,509059
в NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
f -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [32]: df["один"].sum()
Выход[32]: -1,9853605075978744

В [33]: df.mean(1)
Вышел[33]:
а -0,895961
с 0,519449
е -0,595625
ф -0,509232
ч -0,873173
тип: float64

В [34]: ф.р.сперма ()
Вышли[34]:
        раз два три
NaN -0,282863 -1,509059
в NaN 0,929249 -1,682273
е 0,119209 -0,114987 -2,544122
f -1,985361 -0,609917 -1,472318
ч NaN -1,316688 -2,511893

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

Сумма/произведение пустой тары/нан

Предупреждение

Это поведение теперь является стандартным, начиная с v0.22.0 и соответствует значению по умолчанию в numpy ; ранее sum/prod всех NA или пустых Series/DataFrames возвращал бы NaN. См. v0.22.0 whatsnew для получения дополнительной информации.

Сумма пустого или полностью NA Series или столбца DataFrame равна 0.

 В [36]: pd.Series([np.nan]).sum()
Исход [36]: 0,0

В [37]: pd.Series([], dtype="float64").sum()
Выход[37]: 0,0
 

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

 В [38]: pd.Series([np.nan]).продукт ()
Выход[38]: 1.0

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

NA значений в GroupBy

Группы

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

 В [40]: df
Вышли[40]:
        раз два три
NaN -0,282863 -1,509059
в NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
f -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

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

Дополнительную информацию см. в разделе groupby здесь.

Очистка/заполнение отсутствующих данных

объекта pandas оснащены различными методами обработки данных для работы с с отсутствующими данными.

Заполнение отсутствующих значений: fillna

fillna() может «заполнять» значения NA данными без NA в паре способов, которые мы иллюстрируем:

Заменить NA скалярным значением

 В [42]: df2
Вышел[42]:
        один два три четыре пять метка времени
NaN -0.282863 -1,509059 бар True NaT
c NaN 1,212112 -0,173215 бар Ложный NaT
e 0,119209 -1,044236 -0,861849 бар Правда 01.01.2012
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Неверно 01.01.2012
h NaN -0,706771 -1,039575 бар Истинный NaT

В [43]: df2.fillna(0)
Вышел[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 Ложно 0
е 0,119209 -1.044236 -0,861849 бар Истинно 01.01.2012 00:00:00
f -2,104569 -0,494929 1,071804 бар Ложь 01.01.2012 00:00:00
ч 0,000000 -0,706771 -1,039575 бар Истинно 0

В [44]: df2["один"].fillna("отсутствует")
Вышел[44]:
пропавший без вести
c отсутствует
е 0,119209
ф -2,104569
ч отсутствует
Имя: один, dtype: объект
 

Заполнение промежутков вперед или назад

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

 В [45]: df
Вышли[45]:
        раз два три
NaN -0.282863 -1.509059
в NaN 1,212112 -0,173215
е 0,119209 -1,044236 -0,861849
f -2,104569 -0,494929 1,071804
ч NaN -0,706771 -1,039575

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

Ограничение количества наполнения

Если мы хотим, чтобы последовательные промежутки были заполнены только до определенного количества точек данных, мы можем использовать ключевое слово limit :

 В [47]: df
Вышел[47]:
   раз два три
NaN -0.282863 -1.509059
в NaN 1,212112 -0,173215
e NaN NaN NaN
f NaN NaN NaN
ч NaN -0,706771 -1,039575

В [48]: df.fillna(method="pad", limit=1)
Вышел[48]:
   раз два три
NaN -0,282863 -1,509059
в NaN 1,212112 -0,173215
д NaN 1,212112 -0,173215
f NaN NaN NaN
ч NaN -0,706771 -1,039575
 

Напоминаем, что доступны следующие способы заполнения:

Метод

Действие

прокладка / наполнитель

Заполнить значения вперед

засыпка / обратная засыпка

Заполнить значения назад

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

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

Заполнение с помощью PandasObject

Вы также можете заполнить словарь или серию, которые можно выравнивать. Метки словаря или указателя серии должны соответствовать столбцам фрейма, который вы хотите заполнить. То вариант использования этого - заполнить DataFrame средним значением этого столбца.

 В [49]: dff = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), столбцы=список("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
Вышел[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 НаН НаН -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())
Вышел[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"])
Вышел[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 выравнивание значения «заливки», которое Серия в этом случае.

 В [56]: dff.where(pd.notna(dff), dff.mean(), axis="columns")
Вышел[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
 

Удаление меток осей с отсутствующими данными: dropna

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

 В [57]: df
Вышел[57]:
   раз два три
NaN -0.282863 -1.509059
в NaN 1,212112 -0,173215
e NaN 0,000000 0,000000
f NaN 0,000000 0,000000
ч NaN -0,706771 -1,039575

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

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

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

Эквивалент dropna() доступен для Series.DataFrame.dropna имеет значительно больше опций, чем Series.dropna, которые можно проверено в API.

Интерполяция

Оба объекта Series и DataFrame имеют interpolate() который по умолчанию выполняет линейную интерполяцию в отсутствующих точках данных.

 В [61]: ц
Вышел[61]:
2000-01-31 0.469112
29 февраля 2000 г., NaN
2000-03-31 NaN
28.04.2000 NaN
2000-05-31 NaN
                ...
2007-12-31 -6.950267
2008-01-31 -7.

5 2008-02-29-6.441779 2008-03-31 -8.184940 2008-04-30 -9.011531 Частота: BM, длина: 100, dtype: float64 В [62]: ts.count() Аут[62]: 66 В [63]: ts.plot() Выход[63]:
 В [64]: ts.interpolate()
Вышел[64]:
2000-01-31 0.469112
2000-02-29 0,434469
2000-03-31 0.399826
28.04.2000 0,365184
2000-05-31 0.330541
                ...
2007-12-31 -6.950267
2008-01-31 -7.

5 2008-02-29 -6.441779 2008-03-31 -8.184940 2008-04-30 -9.011531 Частота: BM, длина: 100, dtype: float64 В [65]: ц.интерполировать (). Количество () Аут[65]: 100 В [66]: ts.interpolate().plot() Выход[66]:

Интерполяция с учетом индекса доступна через метод ключевое слово:

 В [67]: ts2
Вышел[67]:
2000-01-31 0.469112
29 февраля 2000 г., NaN
2002-07-31 -5.785037
31 января 2005 г., NaN
2008-04-30 -9.011531
тип: float64

В [68]: ts2.interpolate()
Вышел[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
тип: float64

В [69]: ts2.interpolate(method="time")
Вышел[69]:
2000-01-31 0.469112
2000-02-29 0.270241
2002-07-31 -5.785037
2005-01-31 -7.1
2008-04-30 -9.011531
тип: float64
 

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

 В [70]: сер.
Вышли[70]:
0,0 0,0
1,0 NaН
10,0 10,0
тип: float64

В [71]: ser.interpolate()
Вышел[71]:
0,0 0,0
1,0 5,0
10,0 10,0
тип: float64

В [72]: ser.interpolate(method="values")
Вышел[72]:
0.0 0.0
1,0 1,0
10,0 10,0
тип: float64
 

Вы также можете интерполировать с помощью DataFrame:

 В [73]: df = pd.DataFrame(
   ....: {
   ....: "А": [1, 2.1, нп.нан, 4.7, 5.6, 6.8],
   ....: "В": [0,25, нп.нан, нп.нан, 4, 12,2, 14,4],
   ....: }
   .... :)
   ....:

В [74]: дф
Вышел[74]:
     А Б
0 1,0 0,25
1 2,1 NaN
2 нн нан н
3 4,7 4,00
4 5,6 12,20
5 6,8 14,40

В [75]: df.interpolate()
Вышел[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 сложным методам интерполяции. Если у вас установлен scipy, вы можете передать имя процедуры одномерной интерполяции методу . Вы можете ознакомиться с полной документацией по интерполяции scipy и справочным руководством для получения подробной информации. 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, аппроксимирующие кумулятивную функцию распределения, тогда method='pchip' должен работать хорошо.

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

Предупреждение

Для этих методов требуется scipy .

 В [76]: df.interpolate(method="barycentric")
Вышел[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")
Вышел[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")
Вышел[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 сплайновой аппроксимации необходимо также указать степень или порядок приближения:

 В [79]: ф.интерполировать (метод = "сплайн", порядок = 2)
Вышел[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)
Исход[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.случайное.сид (2)

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

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

В [84]: ser[отсутствует] = np.nan

В [85]: методы = ["линейные", "квадратичные", "кубические"]

В [86]: df = pd.DataFrame({m: ser.interpolate(method=m) для m в методах})

В [87]: df.plot()
Выход[87]: 
 

Другим вариантом использования является интерполяция новых значений. Предположим, у вас есть 100 наблюдений из некоторого распределения.И давайте предположим что вас особенно интересует то, что происходит посередине. Вы можете смешивать панды переиндексировать и интерполировать методы 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]
Вышел[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
тип: float64
 

Пределы интерполяции

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

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

В [93]: сер.
Вышел[93]:
0 NaN
1 NaN
2 5,0
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 13,0
7 NaN
8 NaN
тип: float64

# заполняем все последовательные значения в прямом направлении
В [94]: ser.interpolate()
Вышел[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
тип: float64

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

По умолчанию значения NaN заполняются в направлении вперед . Использовать limit_direction параметр для заполнения назад или из в оба направления.

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

# заполнить одно последовательное значение в обоих направлениях
В [97]: сер.интерполировать (лимит = 1, limit_direction = "оба")
Вышел[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
тип: float64

# заполнить все последовательные значения в обоих направлениях
В [98]: ser.interpolate(limit_direction="both")
Вышел[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
тип: float64
 

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

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

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

# заполнить все последовательные внешние значения в обоих направлениях
В [101]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="outside")
Выход[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
тип: float64
 

Замена общих значений

Часто мы хотим заменить произвольные значения другими значениями.

replace() в Series и replace() в DataFrame обеспечивает эффективный, но 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)
Выход[103]:
0 5,0
1 1,0
2 2.0
3 3.0
4 4.0
тип: float64
 

Вы можете заменить список значений списком других значений:

 В [104]: ser.replace([0, 1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1, 0])
Выход[104]:
0 4,0
1 3,0
2 2.0
3 1.0
4 0,0
тип: float64
 

Вы также можете указать сопоставление dict:

 В [105]: сер.заменить({0:10, 1:100})
Выход[105]:
0 10,0
1 100,0
2 2.0
3 3.0
4 4.0
тип: 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)
Выход[107]:
     а б
0 100 100
1 1 6
2 2 7
3 3 8
4 4 9
 

Вместо замены указанными значениями вы можете рассматривать все заданные значения как отсутствует и интерполировать по ним:

 В [108]: сер.заменить([1, 2, 3], метод="пад")
Выход[108]:
0 0.0
1 0,0
2 0,0
3 0,0
4 4.0
тип: float64
 

Замена строки/регулярного выражения

Примечание

строки Python с префиксом r , например r'hello world' являются так называемыми «сырыми» строками. Они имеют разную семантику относительно обратную косую черту, чем строки без этого префикса. Обратная косая черта в необработанных строках будет интерпретироваться как экранированная обратная косая черта, например, r'\' == '\\' .Ты стоит прочитать о них если это непонятно.

Замените «.» на NaN (str -> str):

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

В [110]: df = pd.DataFrame(d)

В [111]: df.replace(".", np.nan)
Выход[111]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN д
 

Теперь сделайте это с регулярным выражением, которое удаляет окружающие пробелы (регулярное выражение -> регулярное выражение):

 В [112]: прим.заменить (r"\s*\.\s*", np.nan, регулярное выражение = True)
Выход[112]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN д
 

Заменить несколько разных значений (список -> список):

 В [113]: df.replace(["a", ".", ["b", np.nan])
Выход[113]:
   а б в
0 0 б б
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN д
 

список регулярных выражений -> список регулярных выражений:

 В [114]: df.replace([r"\.", r"(a)"], ["dot", r"\1stuff"], regex=True)
Выход[114]:
   а б в
0 0
1 1 б б
2 2 точки NaN
3 3 точка д
 

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

 В [115]: прим.заменить ({"b": "."}, {"b": np.nan})
Выход[115]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б б
2 2 NaN NaN
3 3 NaN д
 

То же, что и в предыдущем примере, но с использованием регулярного выражения для поиск вместо этого (dict регулярного выражения -> dict):

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

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

 В [117]: прим.заменить({"b": {"b": r""}}, регулярное выражение = True)
Выход[117]:
   а б в
0 0 а а
1 1 б
2 2 . NaN
3 3 . д
 

В качестве альтернативы вы можете передать вложенный словарь следующим образом:

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

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

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

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

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

Все примеры регулярных выражений также можно передать с помощью Аргумент to_replace в качестве аргумента регулярного выражения .В этом случае значение аргумент должен быть передан явно по имени или регулярному выражению должен быть вложенным Словарь. В этом случае предыдущий пример будет таким:

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

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

Примечание

Везде в приведенном выше замените примеров, которые вы видите регулярное выражение скомпилированное регулярное выражение также допустимо.

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)
Выход[124]:
          0 1
0 -0,844214 -1,021415
1 0,432396 -0,323580
2 0,423825 0,799180
3 1,262614 0,751965
4 н/д н/д
5 нен нано
6 -0,498174 -1,060799
7 0,591667 -0,183257
8 1,019855 -1,482465
9 НН НН
 

Возможна замена более чем одного значения путем передачи списка.

 В [125]: df00 = df.iloc[0, 0]

В [126]: df.replace([1.5, df00], [np.nan, "a"])
Выход[126]:
          0 1
0 а -1,021415
1 0,432396 -0,323580
2 0,423825 0,799180
3 1,262614 0,751965
4 н/д н/д
5 нен нано
6 -0,498174 -1,060799
7 0,591667 -0,183257
8 1,019855 -1,482465
9 НН НН

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

Вы также можете работать с DataFrame на месте:

 В [128]: df.replace(1.5, np.нан, на месте = Истина)
 

Отсутствуют правила приведения данных и индексации

Хотя pandas поддерживает хранение массивов целых и логических типов, эти типы не способны хранить недостающие данные. Пока мы не сможем переключиться на использование родного NA в NumPy, мы установили некоторые «правила приведения». При переиндексации операция вводит недостающие данные, серия будет отлита в соответствии с правила, представленные в таблице ниже.

тип данных

Приведение к

целое число

поплавок

логический

объект

плавающий

без литья

объект

без литья

Например:

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

В [130]: s > 0
Выход[130]:
0 Верно
2 Правда
4 Правда
6 Правда
7 Правда
тип: логический

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

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

В [133]: крит.
Исход[133]:
0 Верно
1 NaN
2 Правда
3 NaN
4 Правда
5 NaN
6 Правда
7 Правда
тип: объект

В [134]: crit.dtype
Выход[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 ндаррай (т.грамм. выбор значений на основе некоторых критериев). Если логический вектор содержит NA, будет сгенерировано исключение:

 В [135]: переиндексировано = s.reindex(list(range(8))).fillna(0)

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

Файл /pandas/pandas/core/series.py:979, в Series.__getitem__(self, key)
    976, если is_iterator(ключ):
    977 ключ = список(ключ)
--> 979, если ком.is_bool_indexer (ключ):
    980 ключ = check_bool_indexer(self.index, ключ)
    981 ключ = np.asarray(ключ, dtype=bool)

Файл /pandas/pandas/core/common.py:144, в is_bool_indexer(key)
    140 na_msg = "Невозможно маскировать небулевым массивом, содержащим значения NA / NaN"
    141, если lib.infer_dtype(key) == "boolean" и isna(key).any():
    142 # Не делайте рейз, например, ["А", "Б", нп.нан], см.
    143 # test_loc_getitem_list_of_labels_categoricalindex_with_na
--> 144 поднять ValueError(na_msg)
    145 вернуть Ложь
    146 вернуть Истина

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

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

 В [137]: переиндексирован [крит.заполнитьна(ложь)]
Исход[137]:
0 0,126504
2 0,696198
4 0,697416
6 0,601516
7 0,003659
тип: float64

В [138]: переиндексировано[crit.fillna(True)]
Исход[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
тип: float64
 

pandas предоставляет целочисленный dtype с нулевым значением, но вы должны явно запросить его при создании серии или столбца. Обратите внимание, что мы используем заглавную «И» в dtype="Int64" .

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

В [140]: с
Выход[140]:
0 0
1 1
2 <нет данных>
3 3
4 4
тип: Int64
 

Подробнее см. Целочисленный тип данных Nullable.

Experimental

NA скаляр для обозначения отсутствующих значений

Предупреждение

Experimental: поведение pd.NA все еще может измениться без предупреждения.

Начиная с pandas 1.0, экспериментальное значение pd.NA (singleton) доступны для представления скалярных пропущенных значений.В настоящее время он используется в обнуляемое целое, логическое и выделенные строковые типы данных в качестве индикатора отсутствующего значения.

Целью pd.NA является предоставление «отсутствующего» индикатора, который можно использовать последовательно для всех типов данных (вместо np.nan , None или pd.NaT в зависимости от типа данных).

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

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

В [142]: с
Исход[142]:
0 1
1 2
2 <нет данных>
тип: Int64

В [143]: с[2]
Исход[143]: 

В [144]: s[2] есть pd.NA
Выход[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 нужно указать dtype явно. Объясняется простой способ преобразования в эти dtypes. здесь.

Распространение в арифметических операциях и операциях сравнения

Как правило, отсутствующие значения распространяются на в операциях, включающих pd.№ . Когда один из операндов неизвестен, результат операции также неизвестен.

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

 В [145]: pd.NA + 1
Исход[145]: 

В [146]: "а" * pd.NA
Исход[146]: 
 

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

 В [147]: pd.NA ** 0
Вышли[147]: 1

В [148]: 1**п.д.нет данных
Вышли[148]: 1
 

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

 В [149]: pd.NA == 1
Исход[149]: 

В [150]: pd.NA == pd.NA
Выход[150]: 

В [151]: pd.NA < 2,5
Исход[151]: 
 

Чтобы проверить, равно ли значение pd.NA , можно использовать функцию isna() . б/у:

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

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

Логические операции

Для логических операций pd.NA следует правилам трехзначная логика (или Kleene logic , аналогично R, SQL и Julia). Эта логика означает только распространять отсутствующие значения, когда это логически требуется.

Например, для логической операции «или» ( | ), если один из операндов равно True , мы уже знаем, что результатом 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
Выход[153]: Верно

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

В [155]: pd.NA | Истинный
Выход[155]: Верно
 

С другой стороны, если один из операндов False , результат зависит на значение другого операнда. Следовательно, в данном случае pd.NA распространяется:

 В [156]: Ложь | Истинный
Выход[156]: Верно

В [157]: Ложь | Ложь
Исход[157]: Ложь

В [158]: Ложь | pd.NA
Исход[158]: 
 

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

 В [159]: Ложь и Правда
Исход[159]: Ложь

В [160]: False & False
Выход[160]: Ложь

В [161]: False & pd.NA
Исход[161]: Ложь
 
 В [162]: Правда и правда
Выход[162]: Верно

В [163]: Правда и Ложь
Исход[163]: Ложь

В [164]: True & pd.NA
Исход[164]: 
 

NA в логическом контексте

Поскольку фактическое значение NA неизвестно, преобразование NA неоднозначно к логическому значению.Следующее вызывает ошибку:

 В [165]: bool(pd.NA)
-------------------------------------------------- -------------------------
TypeError Traceback (последний последний вызов)
Введите In [165], в 
----> 1 логический (pd.NA)

Файл /pandas/pandas/_libs/missing.pyx:382, в pandas._libs.missing.NAType.__bool__()

TypeError: логическое значение NA неоднозначно
 

Это также означает, что pd.NA нельзя использовать в контексте, где оценивается как логическое значение, например , если условие: ... где условие может потенциально может быть pd.NA . В таких случаях можно использовать isna() для проверки для pd.NA или условия как pd.NA можно избежать, например, путем предварительное заполнение недостающих значений.

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

NumPy ufuncs

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

 В [166]: np.log(pd.NA)
Исход[166]: 

В [167]: np.add(pd.NA, 1)
Исход[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)
Out[169]: массив([, , ], dtype=object)
 

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

Дополнительные сведения об ufuncs см. в разделе Взаимодействие DataFrame с функциями NumPy.

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 более новых типов dtypes для целых чисел, строк и булевы перечисленные здесь. Это особенно полезно после прочтения в наборах данных при разрешении чтениям, таким как read_csv() и read_excel() вывести dtypes по умолчанию.

В этом примере, хотя dtypes всех столбцов изменены, 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
Исход[171]:
объект игрока
год int64
интервал int64
командный объект
LG объект
г int64
ab int64
г int64
ч int64
X2b int64
тип: объект
 
 В [172]: bbn = bb.convert_dtypes()

В [173]: bbn[bbn.столбцы[:10]].dtypes
Вышли[173]:
строка игрока
год Int64
срок Int64
командная строка
lg строка
г Int64
аб Int64
г Int64
ч Int64
X2b Int64
тип: объект
 

Nan Optipro, этап 3, от 1 до 3 лет, 1800 г

Nan Optipro, этап 3, от 1 до 3 лет, 1800 г | Аптеки Аль-Даваа

Похоже, в вашем браузере отключен JavaScript. Для наилучшего взаимодействия с нашим сайтом обязательно включите Javascript в своем браузере.

Получите 3,2 балла лояльности за эту покупку

Служба бесплатной доставки 50 S.R. Вперед.

Nan Optipro Stage 3 от 1 до 3 лет, 1800 г

    Наименование продукта
  • Nestle Nan Optipro Stage 3 от 1 до 3 лет, 1800 г

 

 

    Основная категория
  • Уход за мамой и малышом

 

    Подкатегория
  • Детское питание

 

    Описание
  • Молоко для выращивания на основе коровьего молока для малышей – с железом

 

  • NAN® OPTIPRO® 3 — это молоко для подрастания, предназначенное для малышей от 1 до 3 лет.
  • OPTIPRO®: смешанный протеин, регулируемый по количеству и качеству.
  • ДГК: жирная кислота, способствующая поддержанию нормальной работы мозга.

 

    Инструкции по применению/Как пользоваться
  • Подготовка
  • Мойте руки перед приготовлением детской смеси.
  • Тщательно вымойте всю посуду (чашку и ложку).
  • Кипятить питьевую воду в течение пяти минут; дать остыть.
  • Используйте совок только из этого контейнера и выравнивайте по внутреннему краю.
  • См. таблицу кормления, добавьте точное количество мерных ложек порошка в чашку.
  • Хорошо перемешайте до полного растворения порошка.
  • После использования храните мерную ложку в подвешенном состоянии внутри банки, как показано на рисунке.
  • Плотно закрывайте банку после каждого использования и храните ее в прохладном и сухом месте.
  • Необходимо использовать в течение 3 недель после вскрытия.

 

  • Для поддержания количества живых культур кипяченая вода должна быть охлаждена примерно до температуры тела перед добавлением
  • порошок.
  • ** Примечание. Используйте только прилагаемую ложку.
  • Использование большего или меньшего количества порошка, чем указано, либо приведет к обезвоживанию организма, либо лишит вашего ребенка надлежащего питания.
  • Не изменяйте пропорции без консультации с врачом.
  • ***Продукт не следует давать детям младше одного года.
  • Для приема с другими продуктами.

 

    Другая информация
  • Важное замечание: NAN 3 — это не заменитель грудного молока, а молоко для взросления, специально подходящее для здоровых маленьких детей от 1 до 3 лет.
  • Грудное вскармливание следует продолжать как можно дольше.

 

  • ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ. Некипяченая вода, некипяченые бутылочки или неправильное разведение могут привести к заболеванию вашего ребенка.
  • Неправильное хранение, обращение, подготовка и кормление потенциально могут привести к неблагоприятным последствиям для здоровья вашего ребенка.
  • Использовать только под наблюдением врача.

 

  • ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: Готовьте за раз только одну чашку.
  • Немедленно подайте корм и точно следуйте инструкциям.
  • Не оставляйте недопитую чашку, выбросьте ее содержимое.
  • Всегда держите ребенка во время кормления.
  • Если оставить ребенка без присмотра, он может подавиться.
Дополнительная информация
Размер 350 г
Марка НАН®
{{/thumbnail_url}} {{{_highlightResult.имя.значение}}}

{{#categories_without_path}} в {{{categories_without_path}}} {{/categories_without_path}} {{#_highlightResult.color}} {{#_highlightResult.color.value}} {{#categories_without_path}} | {{/categories_without_path}} Цвет: {{{_highlightResult.color.value}}} {{/_highlightResult.color.value}} {{/_highlightResult.цвет}}

{{price.SAR.default_formated}} {{#price.SAR.default_original_formated}} {{price.SAR.default_original_formated}} {{/price.SAR.default_original_formated}} {{#price.SAR.default_tier_formated}} От {{цены.SAR.