cleanedData = data.dropna() #此时的cleanedData即是所要的去除了不合要求的值所在的行的数据了。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 我用的是先利用bool值将不合要求的值改变为NAN,然后再利用drop.na()将其删除,用了一次转换,其实应该有直接舍弃的方法,但是目前还没get到,这是我现在能想到的最...
可以看到,数组arr中包含了NaN值。 2.2 去掉包含NaN的行 接下来,我们可以使用NumPy的isnan函数来判断数组中的元素是否为NaN。然后,使用NumPy的~运算符(即按位取反)来找到不包含NaN的行。最后,使用NumPy的布尔索引来选择不包含NaN的行,并将结果保存到一个新的数组中。 下面的代码示例展示了如何去掉数组arr中包含NaN...
return result as a boolean array. 例如: print(np.isnan([np.log(-1.),1.,np.log(0)]))[TrueFalseFalse]# np.log(-1.)) 值: nan (不存在这样的值)# np.log(0)) 值:-inf 负无穷大(存在,非空结果False) (np.inf: 无穷大(正)的表示 representation of (positive) infinity) 1. 最简单的...
Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存, print('指定索引,在列中指定不存在的列,默认数据用NaN。') 由于需要执行一些数据整理和集合逻辑,所以drop方法返回的是一个在指定轴上删除了指定值...
list1=[1,2,3,4,5] list2=[[1,2,3],[4,5,6]] print(np.mean(list1)) print(np.mean(list2)) 结果: 3.0 3.5 以上这篇Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
从numpy数组中删除仅包含NaN的行和列 Numpy从3d数组中删除行和列 删除二维numpy数组的交替列和行 从numpy数组中查找和删除列 如何从Numpy数组中删除基于多列条件的行? 如果numpy数组的所有元素都等于某个值,则将行/列从numpy数组中删除 列和行范围内的Numpy数组操作 从numpy数组中选择特定的行和列 根据df列中每个...
小编这次要给大家分享的是Python如何过滤掉numpy.array中非nan数据,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。 代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] ...
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0):创建一维数组 object:类型可以是列表或者元组 dtype:数组元素的数据类型 copy:对象是否需要复制,可选 order:创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认) ...
df.age.unique()得到age列的唯一值,array格式。 df.age.value_counts(),按照age进行分组统计counts 累加求和 cumulative sum简写为: cumsum 增加、删除 多种方法, drop函数既可以删除行也可以删除列。 del df['列名']. 删除列。 使用map函数修改一列的值。df.sex = df['sex'].map({'男':'female','女...
>>>np.array_equal(df.values, df.values, equal_nan=True) TypeError <...> >>>len(df.compare(df)) ==0 True追加、插入、删除 虽然Series对象被认为是size不可变的,但它可以在原地追加、插入和删除元素,但所有这些操作都是: 慢,因为它们需要为整个对象重新分配内存和更新索引。