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
（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...
从表中可以发现出现最多的标点符号是逗号,出现最多的汉字是“道”,data3共有4511行,说明有4511个不同的字符 接着进行进一步的清洗,去除标点符号(这里一定要记得引入np,np.nan只属于numpy库): import numpy as np #先将标点符号转化为缺失值 data4=data3.replace([',','。',':','!',':','“','”'...
如果指定na_values参数,并且keep_default_na=False,那么默认的NaN将被覆盖,否则添加。 na_filter : boolean, default True。是否检查丢失值(空字符串或者是空值)。对于大文件来说数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。 verbose : boolean, default False。是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非...
array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64) # First will replace the values that match the condition, # second will replace the values that does not >>> np.where(y>5, "Hit", "Miss") array(['Miss', 'Miss', 'Hit', 'Hit', 'Miss', ...
1.numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None,skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None,filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None,deletechars=None, replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True,defau...
insert(arr,obj,values,axis):依据索引在特定轴之前插入值。 再看一看 insert插入, 用法和 delete 很相似,只是需要在第三个参数位置设置需要插入的数组对象: ☞ 示例代码: a = np.arange(12).reshape(3,4) b = np.arange(4) np.insert(a, 2, b, 0) ...
numpy.genfromtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=''.join(sorted(NameValidator.defaultdeletechars)), replace_space='_', auto...
array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that matchthe condition,# second will replace the values that does not np.where(y>5, "Hit", "Miss")array(['Miss', 'Miss', 'Hit', 'Hit', 'Miss', 'Hit', 'Miss', 'Hit','Hit'],dtype='<U4')接着来...
example.values[:, :] 问题四、numpy.ndarray和dataframe如何填补nan,inf? 1. 对于numpy.ndarray来说: example = np.where(np.isnan(example), 0, example) example = np.where(np.isnan(example), 0, example) 2. 对于dataframe来说: 既可以用example.fillna(),还可以用example.replace(a, b) ...