deffill_ndarray(t): foriinrange(t.shape[1]):# 遍历每一列 temp_col=t[:,i]# 当前的一列 nan_num=np.count_nonzero(temp_col!=temp_col) ifnan_num!=0:# 不为0,说明当前列中含有nan temp_not_nan_col=temp_col[temp_col==temp_col]# 当前一列不为nan的array # 选中当前为nan的位置,把...
比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中值)或者是直接删除有缺失值的一行 demo.py(numpy,将数组中的nan替换成对应的均值): # coding=utf-8 import numpy as np def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): # ...
①竖直拼接(np.vstack) t1=np.array([[1,2], [3,4]]) t2=np.array([[5,6], [7,8]]) print(np.vstack((t1,t2))) output: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] ②水平拼接(np.hstack) t1=np.array([[1,2], [3,4]]) t2=np.array([[5,6], [7,8]]) print(np.hstack((t1,...
print('*'*36)#输出结果,是一个tuple,前面array是横坐标,后面的array是纵坐标。print(np.where(np.isnan(df))) print('*'*36)#数据替换,将Nan值替换成0print(df.fillna(0, inplace=False)) print('*'*36)# 使用 replace 替换整个 DataFrame 中的 NaN 值为特定值print(df.replace(np.nan,1, inpl...
使用示例:Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作-CJavaPy 2、Inf(Infinity) Inf表示正无穷大或负无穷大,通常是在数学计算中产生的结果。 例如, import numpy as np # 创建一个包含 Infinity 的数组 arr = np.array([3.0, 4.0, np.inf, -np.inf]) ...
使用示例:Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作-CJavaPy 2、Inf(Infinity) Inf表示正无穷大或负无穷大,通常是在数学计算中产生的结果。 例如, import numpy as np # 创建一个包含 Infinity 的数组 arr = np.array([3.0, 4.0, np.inf, -np.inf]) ...
4-4、numpy.nan_to_num(x) 使用说明:用 0 代替数组 x 中的 nan,用有限值代替 inf In[33]: a = np.array([[np.nan,np.inf], [-np.nan,-np.inf]]) np.nan_to_num(a) Out[33]: array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308],
isnan isfinite 使用方法也很简单,以isnan举例说明: 代码语言:javascript 复制 >>>importnumpyasnp>>>np.isnan(np.array([[1,np.nan,np.inf],\...[np.nan,-np.inf,-0.25]]))array([[False,True,False],[True,False,False]],dtype=bool)...
In[1]:importnumpyasnp In[2]:np.nan!=np.nan# 两个nan不想等,返回的是TrueOut[2]:TrueIn[3]:np.nan=np.nan In[4]:np.nan==np.nan# 两个nan想等,返回的是FalseOut[4]:False 判断数组中不为0的数据的个数 In[5]:t=np.arange(24).reshape(4,6)# t赋值为4行6列的一个数组 In[6]:t...
创建numpy数组:可以使用numpy的array函数创建一个numpy数组。例如,创建一个包含整数的一维数组: 代码语言:txt 复制 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 添加数字到特定位置:可以使用索引和切片操作来添加数字到特定位置。例如,将数字6添加到索引为2的位置: 代码语言:txt 复制 arr[2] = 6 这将把索引为...