df.replace(np.inf, np.nan, inplace=True) df['E'] = -df['B']/0 print(df) #替换正、负inf为0 df.replace([np.inf, -np.inf], 0, inplace=True) #单列替换NaN为10 df['A'].fillna(10, inplace=True) #替换NaN为0 df.replace(np.nan, 0, inplace=True) print(df) 1. 2. 3....
inf 视为null False 表示 None 和 nan 为空,但 inf、 -inf 不为空(默认) 全局启用 pd.set_option('mode.use_inf_as_na', True) 或通过上下文管理器在本地 with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True): ... 6投票 pandas.Series.replace 不会发生就地。 因此,替换整个数据框的代码...
1、将整个DataFrame中的 inf 替换为数值(空值同理) df.replace([np.inf, -np.inf], 0) 2、改变inf成nan pd.options.mode.use_inf_as_na = True rate.fillna(0) 3、 将某1列(series格式)中的 inf 替换为数值 import numpy as np df['Col'][np.isinf(df['Col'])] = -1 4、 将某1列(seri...
Pandas提供了多种方法来处理inf值,包括替换、删除或进行其他数学运算以转换这些值。 替换inf值:可以使用replace方法将inf值替换为其他值,如NaN(表示缺失值)或某个特定的数值。 删除包含inf值的行或列:可以使用dropna方法(在将inf替换为NaN之后)来删除包含inf值的行或列。 数学运算转换:在某些情况下,可以通过数学运...
Pandas将inf, nan转化成特定的值 1. 数据处理中很恶心,出现 RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide 发现自己的DataFrame中有除以0的运算,出现了Inf值 2. 为了不让该值影响到我们,打算将inf全变成NaN,则适用replace进行计算...
Pandas -替换NaN值 Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得数据处理变得简单且灵活。 在数据处理过程中,经常会遇到缺失值(NaN)的情况。Pandas提供了多种方法来替换NaN值,以便更好地处理数据。 使用fillna()方法:fillna()方法可以用指定的值替换NaN值。例如,可...
NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算的库,它提供了对多维数组(例如矩阵)和一系列数学函数的支持。NumPy 中包含了处理 NaN(Not-a-Number)和 Inf(Infinity)等特殊值的功能。本文主要介绍一下Python Pandas NumPy 中 NaN(Not-a-Number)和 Inf(Infinity)常用赋值替换删除的处理方法,以及示例代码。
inf, -np.inf], np.nan) print(df_replaced) 另外,我们还可以使用特殊方法将NaN或inf转换为其他数值。例如,可以将NaN替换为平均值或中位数,或者将inf替换为最大值或最小值。这些方法可以帮助我们在处理缺失值时保持数据的完整性。在处理缺失值时,我们还需要注意一些关键点。首先,对于不同的数据类型,处理方式...
很明确报错说明,是因为DataFrame中存在inf数据 出现inf的原因 在数据处理过程中用到了除法,并且出现了除数为0,导致出现inf,而数据库不支持写入该值 说明,np.inf为正无穷,-np.inf为负无穷 解决办法 将处理过之后的DataFrame中的inf值替换掉,替换代码: df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 上述代...
在上述代码中,我们将无穷大值(inf)替换为缺失值(NaN),inplace=True表示直接在原数据框上进行替换操作。 4. 检查替换结果 使用head()函数查看替换后的数据框的前几行,以确保替换操作成功。 print(df.head()) 输出结果应为: A B C01.0NaN9.012.06.010.02NaN7.011.034.08.0NaN ...