回到开始,np.nan 应该是没有值的,所以不能值判断,只用对象引用判断,而None有空值,所以也可以值判断。 #补充之前的浅陋认识,np.nan 重载了“==” 运算符,dir(np.nan)就能看到"__eq__",翻了一下模块文件,没找到定义np.nan的源代码在哪... #补充+1, 这次找到了,np.nan是在C:\Program Files (x86)\A...
Numpy中三元运算符 修改大于20的为0,其他为1 Numpy中的clip 小于20的为20,大于30的为了30 Numpy中的nan nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字。 当读取一个文件时候,例如excel文件,某个单元格内容为空,数值缺失,就会出现nan。 注意的是np.nan !=np.nan,判断是否是nan可以使用下面方法: 从上面的例子...
df.isna().sum() 判断一个对象是否为空值: pd.isnull(na) # True pd.isna(na) # True np.isnan(na) # True na is np.nan # True na in [np.nan] # True # 注意,不能用==np.nan来判断 查看一个feature的不重复值有哪些、数据类型、空值个数: def unique(data,i): variables = data.keys...
pd.isnull(df) /pd.notnull(df)/df.isnull()/df.notnull() 存在缺失值nan, 并且是np.nan: 1.直接删除 dropna(axis=0/1) 2.替换缺失值 fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace: True:会修改原数据 False:不替换修改原数据,生成新的对象 若是特殊的符号值,如?等, 1 先替换'?'为...
0 None NaN 1 Nick 90.0 2 John 85.0 3 None NaN 2.计算列值 除了数据筛选,三目运算符还可以用于计算列的值。例如,给定一个包含学生成绩的数据集,计算每个学生的总分,并添加一个新的列。 import pandas as pd data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Andy'], 'Math': [80, 90, 85, 75...
计算缺失值NaN的数量,非NaN元素的数量 以下面的数据为例。 import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/35/sample_pandas_normal.csv') print(df) # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 1 Bob 42 CA 92 # 2 Charlie 18 CA 70 ...
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skipna:布尔型,表示计算结果是否排除NaN/Null值,默认值为None level:表示索引层级,默认为None numeric_only:仅数字,布尔型,默认值为None min_count:表示执行操作所需的数目,整型,默认为0 **kwargs:要传递给函数的附加关键字参数。 返回值:返回Series对象或DataFrame对象。行或列求和数据 ...
19 1 1 3 20.0 20 1 2 0 21.0 21 1 2 1 22.0 22 1 2 2 23.0 23 1 2 3 NaN [24 rows x 4 columns] meltlist 在R 中使用名为 a 的列表来将其融合成一个 data.frame 的表达式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 a <- as.list(c(1:4, NA)) data.frame...
1)如何处理nan 判断是否存在缺失值: pd.isnull(DataFrame) pd.notnull(DataFrame) ①删除存在缺失值的样本: dropna(axis="rows",inpalce=False) axis:默认按行修改数据 inplace:是否替换数据,为True时,在原始数据上进行修改,为False时,返回另外的数据值,不改变原数据 ...