Pandas是一种基于Python的开源数据分析和数据处理工具。在查询时返回`nan`通常是由于缺失数据或者查询结果为空引起的。下面是对这个问题的完善且全面的答案: 概念: Pandas是一个用于数...
If skipna is False, then NA are treated as True, because these are not equal to zero. level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series. **kwargs : any, default None Additional keywords have ...
>>>np.array_equal(s.values, s.values, equal_nan=True) True >>>len(s.compare(s)) ==0 True 这里,compare函数返回一个差异列表(实际上是一个DataFrame), array_equal则直接返回一个布尔值。 当比较混合类型的DataFrames时,NumPy比较失败(issue #19205),而Pandas工作得很好。如下所示: >>>df = pd....
downcast:A dict of item->dtype of what to downcast if possible, or the string ‘infer’ which will try to downcast to an appropriate equal type (e.g. float64 to int64 if possible).模拟数据 再模拟一份数据: df2 = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0], [3, 4, np.nan, 1], ...
In [72]: pd.merge(left, right, on="B", how="outer", validate="one_to_many") Out[72]: A_x B A_y 0 1 1 NaN 1 2 2 4.0 2 2 2 5.0 3 2 2 6.0 ```### 合并结果指示器 `merge()`接受参数`indicator`。如果为`True`,则将向输出对象添加一个名为`_merge`的分类列,其取值为: ...
a == b or (isnan(a) and isnan(b)) 因此,要么a等于b,要么a和b都是NaN。 如果您有小的数据框,则使用assert_frame_equal将是可以的。然而,对于大型数据框(10M行),assert_frame_equal几乎没有用处。我不得不中断它,因为它花费了太长时间。 In [1]: df = DataFrame(rand(1e7, 15)) In [2]:...
Calling reindex on this Series rearranges(重排列) the data according to the new index, introducing missing values if any index values were not already present: -> 更新索引, 如没有对应到值, 则为缺失NaN obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e']) ...
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/flags.py:96,inFlags.allows_duplicate_labels(self, value)94ifnotvalue:95foraxinobj.axes: --->96ax._maybe_check_unique()98self._allows_duplicate_labels = value File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:715,inIndex._maybe_check_unique(self...
Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如分组和旋转,而且这在现实世界中是很常见的。在Pandas中,我们做了大量工作来统一所有支持的数据类型对NaN的使用。根据定义(在CPU级别上强制执行),nan+anything会得到nan。所以...
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...