# 创建包含inf的Series对象 s = pd.Series([1, 2, float('inf'), 4]) # 将inf替换为指定值 s.replace(float('inf'), 999) # 删除包含inf的行或列 s.dropna() # 检查是否存在inf s.isin([float('inf')]) # 检查是否不是inf s.notnull() 处理NaN(缺失值): 代码语言:txt 复制 # 创建包含N...
df[~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2.2. 替换 inf 和 -inf 成 NaN, 然后选择非空的行数据 用df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan),把正负无穷为空值np.nan 再用df.notnull(),筛选非空数据 再用df.all(),all()一个序列...
>>> np.all(s1.fillna(np.inf) == s2.fillna(np.inf)) # works for all dtypes True 或者,更好的做法是使用NumPy或Pandas的标准比较函数: >>> s = pd.Series([1., None, 3.]) >>> np.array_equal(s.values, s.values, equal_nan=True) True >>> len(s.compare(s)) == 0 True 这里...
在pandas数据框中,只用数据填充选定的列,并用NaN值追加剩余的列 、、 import pandas as pd sample_data = [(78, 89), (77, 45), (54, 90)] 我希望在sample_dataframe中插入sample_data,这样column_1和column_2将使用数据中的值进行填充,其余列将使用所有行的NaN值 浏览18提问于2020-09-07得票数...
为了正确地比较nan,需要用数组中一定没有的元素替换nan。例如,使用-1或∞: >>>np.all(s1.fillna(np.inf) == s2.fillna(np.inf))# works for all dtypes True 或者,更好的做法是使用NumPy或Pandas的标准比较函数: >>>s = pd.Series([1.,None,3.]) >>> np.array_equal(s.values, s.values, ...
print('*'*36)#删除包含Inf的行x1=np.delete(x,np.where(np.isinf(x))[0],axis=0) print(x1) 注意:np.inf和np.nan的处理方法基本相同,注意调用处理时方法名。None是Python中用于标识空缺数据,Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据,None是一个Python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float。
Anne NaN 1 Beth Louise 1 John Smith 1 NaN 1 dtype: int64 1.13 DataFrame.count/Series.count DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False) 计算每一列或每一行的非 NA 单元格。 值None、NaN、NaT 和可选的 numpy.inf(取决于 pandas.options.mode.use_inf_as_na)被视为 NA。
为了正确地比较nan,需要用数组中一定没有的元素替换nan。例如,使用-1或∞: >>>np.all(s1.fillna(np.inf) == s2.fillna(np.inf))# works for all dtypes True 或者,更好的做法是使用NumPy或Pandas的标准比较函数: >>>s = pd.Series([1.,None,3.]) ...
为了正确地比较nan,需要用数组中一定没有的元素替换nan。例如,使用-1或∞: >>> np.all(s1.fillna(np.inf) == s2.fillna(np.inf)) # works for all dtypesTrue 或者,更好的做法是使用NumPy或Pandas的标准比较函数: >>> s = pd.Series([1., None, 3.])>>> np.array_equal(s.values, s.values...
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