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....
x=math.nanprint(math.isnan(x))# 输出: Truey=10print(math.isnan(y))# 输出: False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上面的代码中,我们使用math.isnan()函数来检查变量x是否为NaN。由于x的值是NaN,所以math.isnan(x)的结果是True。然而,当我们检查变量y是否为NaN时,由于y的值是一个有效的数值,...
1、NaN(Not-a-Number) NaN是一个特殊的浮点数值,表示一个不是有效数字的值。它通常用于表示缺失的数据或不可计算的结果。 例如, import numpy as np # 创建一个包含 NaN 的数组 arr = np.array([3.0, 4.0, np.nan, 6.0]) print(arr) # 将数组中的值赋值为 NaN # np.nan为特殊的浮点数值,如数组...
1、NaN(Not-a-Number) NaN是一个特殊的浮点数值,表示一个不是有效数字的值。它通常用于表示缺失的数据或不可计算的结果。 例如, import numpy as np # 创建一个包含 NaN 的数组 arr = np.array([3.0, 4.0, np.nan, 6.0]) print(arr) # 将数组中的值赋值为 NaN # np.nan为特殊的浮点数值,如数组...
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...
在Python语言中,要显示数据框(DataFrame)中的NaN行,可以使用pandas库提供的方法。NaN是指数据框中的缺失值(Missing Value)。 以下是一种方法来显示数据框中的NaN行: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例数据框 data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8],...
string_data=Series(['aa','bb','cc',np.nan]) print(string_data) # 0 aa # 1 bb # 2 cc # 3 NaN print(string_data.isnull()) # 0 False # 1 False # 2 False # 3 True # dtype: bool #python none值也会当做Na值处理 ''' ...
# 选中当前为nan的位置,把值赋值为不为nan的均值 temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_not_nan_col.mean() # mean()表示求均值。 return t1 if __name__ == '__main__': t1 = np.array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.],
value")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。
同时也依然可以用条件来直接赋值 a[a>0]=-a 表示将a中所有大于0的数转化为负值 四、缺失值处理 在pandas中,使用np.nan来代替缺失值,这些值将默认不会包含在计算中。 1.reindex()方法 用来对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作,这将返回原始数据的一个拷贝。