# 删除包含 NaN 的行df_dropped=df.dropna()# 输出删除后的数据框print(df_dropped) 1. 2. 3. 4. 5. 运行这个示例后,输出将仅包含没有 NaN 的行。 替换NaN 值 如果不想删除 NaN 值,可以使用fillna()方法来替换这些值。示例代码如下: #用 0 替换 NaN 值df_filled=df.fillna(0)# 输出替换后的数据...
我们可以使用以下代码将缺失数据赋值为NaN: importnumpyasnp data=[['张三',20,80],['李四',np.nan,90],['王五',22,np.nan],['小明',np.nan,70]]# 将缺失数据赋值为NaNdata_with_nan=np.array([[np.nanifelementisNoneelseelementforelementinrow]forrowindata])print(data_with_nan) 1. 2. 3....
在Python中,NaN(Not a Number)是一个特殊的浮点数值,用于表示未定义或不可表示的值。NaN通常在数学运算中产生,例如0除以0。Python中的NaN值可以通过math模块或numpy库来处理。 基础概念 NaN: NaN是一个特殊的浮点数值,表示不是一个数字。在Python中,可以使用float('nan')来创建一个NaN值。 相关优势 表示缺失...
在这个例子中，由于number被赋值为math.nan，因此调用math.isnan(number)将返回True。
新增的体育成绩的索引与score的索引只有部分重合,pandas会自动对齐进行赋值,如果原索引在新索引中没有找到,则其值为NaN。 (二)对某个数据赋值 如果想要将学号407的Mary同学的体育成绩填充上,那么以下几种方式都可以: score.loc[407,'体育']=90 score.iloc[1,4]=90 ...
首先我们来创建个dataset,其中有一个nan值(缺省值)。 代码语言:javascript 复制 importxarrayasxrimportnumpyasnpimportpandasaspd data=np.array([[1,np.nan,2],[3,4,5]])da=xr.DataArray(data,[("lat",np.array([10,11])),("lon",np.array([1,2,3]))],)ds=da.to_dataset(name="temp")ds...
# 特殊浮点数值h =float('inf')i =float('-inf')j =float('nan')print(h, i, j) # 输出:inf -inf nan 这段代码主要介绍了Python中浮点数的运算和操作。 首先,代码导入了math模块,该模块提供了一系列数学运算的函数和常量。 然后,定义了两个浮点数a和b...
因此这样写sum([nan.is_integer]) == sum([False]) == sum([0]) == 0。我们将其输入set(再次在列表中包装它,因为set需要一个可迭代的),然后使用repr处理它(repr类似于str,但这样更好调试,可用来重构打印的内容;我故意写的含糊不清,以掩盖使用str和repr的真实意图)。代码如下:...
4）float 也接受字符串 "nan" 和附带可选前缀 "+" 或 "-" 的 "inf" 分别表示非数字 (NaN) 以及正或负无穷。5）Python 将 pow(0, 0) 和 0 ** 0 定义为1，这是编程语言的普遍做法。6）接受的数字字面值包括数码 0 到 9 或任何等效的 Unicode 字符（具有 Nd 特征属性的代码点）。注意：表中所有...
where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值 query,按列对dataframe执行条件查询,一般可用常规的条件查询替代 get,由于series和dataframe均可以看做是类字典结构,所以也可使用字典中的get()方法,主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时,与字典...