一、 if语句 if语句用来判断当某个条件成立(非0或为True)时,执行下一个语句。常与else一起使用,表示除if判断条件之外的其他情况。 if语句有三种形式: 标准的if形式 if 表达式A: 语句块M 1. 2. 形式1表达式A用来确定程序的流程: 若表达式A为真,即表达式A计算结果为”非0”或是布尔值”true”,则执行语句...
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如果是NaN,则输出"Value is NaN";否则输出"Value is not NaN"。 需要注意的是,math.isnan()函数只能用于检查浮点数值是否为NaN,对于其他数据类型的值,如整数、字符串等,该函数会抛出TypeError异常。因此,在使用if语句检查NaN之前,需要确保值的类型是浮点数。 此外,如果需要在NaN中进行更复杂的条件判断,可以使...
(1)NAN:Not A Number的简写,不是一个数字,但是是属于浮点类型(2)INF:无穷大,在除数为0的情况下会出现INF (3)NAN和所有的值进行计算结果都是等于NAN (4)NAN != NAN (5)可以通过np.isnan来判断某个值是不是NAN (6)处理值的时候,可以通过删除NAN的形式进行处理,也可以通过值的替换进行处理(7)np.delete...
import math x = float('nan') x = 3.14 # 尝试将浮点数赋值给x print(x) # 输出仍然是nan 在这个例子中,尽管我们尝试将3.14赋值给变量x,但x的值仍然是NaN,因为NaN与任何值(包括它自己)进行比较都是False。 解决方法 如果你想要检查一个变量是否为NaN,并且基于这个条件来进行不同的操作,你可以使用math....
python中数据为空的对象以及None对象在条件语句都作False看待:即 None,False,0,空列表[],空字符串"",空字典{},空元组() 都相当于False。 False 用 is 或 is not 比较,不用 == 或 != None None是python中的一个特殊的常量,和 False 不同,它不表示 0,也不表示空字符串,而表示没有值,也就是空值,表...
4.删除1 df.dropna(0) # 将含有 NaN 的行删除! (不推荐) dataframe与series的属性1.字典 => series (key => 索引)2.字典 => dataframe 需要指定索引!1 2 3 pd.DataFrame(dict,index=[0]) pd.DataFrame.from_dict(dict,orient = 'index' ) # 字典中的key 变成索引 , orient:方向...
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...
null:是为一个对象占位,后面用到该对象再重新为该对象赋值,是开发者自己赋值的例如 var obj = null 先占位,等用到再赋值 obj = new Animal() View Code 数字: JS中数字不区分整数和浮点数,JS中所有数字均用浮点数表示 转换: parseInt()将某值转成数字,不成功则NaN ...