1.先替换为? 2.然后删除 data = data.replace(to_replace = "?", value = np.nan) data.dropna(inplace = True) 1. 2. 替换空值? 为nan 然后删除nan值 data.isnull().any() 1. 检查结果 出现全部为false的话为删除成功
使用新字符串替换字符串中的所有子字符串 In [20]: print (np.char.replace ('i like runoob', 'oo', 'cc')) i like runccb 1. 2. numpy.char.decode()函数 对编码的元素进行 str.decode() 解码 In [21]: b = np.char.encode('runoob', 'cp500') In [22]: b Out[22]: array(b'\x99...
array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组...
array([ True, True], dtype=bool) np.array([1,NaN])==np.array([1,NaN]) array([ True, False], dtype=bool) np.array([1,NaN])==np.array([1,None]) array([ True, False], dtype=bool) 和基准的表现一致。 但是大部分情况我们希望上面例子中, 我们希望左右两边的array被判定成一致。这时...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 定义条件和替换值 condition = (arr == 3) replace_value = np.nan # 使用np.where()函数进行替换 new_arr = np.where(condition, replace_value, arr) print(new_arr) 在这个示例代码中,我们创建了一个包含1到5的numpy数组arr。然后,我们定义了一个条件,...
（4）⼀个ndarray数组t1，可以⽤np.isnan(t1) 定位到nan值的位置，再⽤t1[np.isnan(t1)] = 指定值将nan替换为指定值 （5）np.nan_to_num(t1)，可以将t1中的nan替换为0 （6）t1[ t1 == t1]可以剔除所有nan只保留⾮nan值 现在⽣成⼀个3*4的数组，设定第1⾏，第2、3列位置两个元素为...
dataPre2 = (dataPre2.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)).fillna(value = 255)# shi yong te ding shuju tian chong# 0:00:30.346661dataPre3 = np.array(dataPre) dataPre3[(dataPre3 == float('inf')) | (dataPre3 == float('-inf')) | (dataPre3 == float('nan'))] = 255...
2、replace方法 3、mask方法 先分配一个数组,使用被替换值进行填充,例如如果value替换为空值,则以空值填充。然后计算mask布尔索引数组,通过布尔索引素组进行替换。 array_b是一个空值数组 array_a是待筛选或替换的数组 mask = (array_a == value) array_a [mask] = array_b[mask] ...
hsplit通过指定要返回的相同shape的array的数量,或者通过指定分割应该发生之后的列来沿着其横轴拆分原array I isnan测试NaN的元素,并将结果作为布尔数组返回 L loge的指数 linspace在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 M max数组中最大的键 R reshape不改变数据同时改变数据格式 ...
array(your_data["data"]) for header, number in zip(your_data["header"], data[date_idx]): print(header, ":", number) 三 获取指定行列数据 # 获取指定行列数据 row_idx = your_data["date"].index("2020-01-24") # 获取日期索引 column_idx = your_data["header"].index("...