当数据中某些值无效或不可用时,我们可以将它们设置为NaN,以便在后续的计算中跳过这些值。NaN的存在使得我们能够更轻松地处理缺失的数据,而不需要手动处理每个缺失值。 另一个例子是在科学计算中,当计算结果无法定义时,NaN可以作为一个占位符。例如,当我们尝试计算一个无限序列时,如果计算结果无法收敛到一个有限的值,...
1.2 赋值 对于基本的数据类型,被初始化时会分配一块内存空间,由于基本数据类型的初始化都是赋值一个常量,基本数据类型的变量则对应了一个存储了常量的空间。对基本数据类型进行赋值,等价于重新开辟一块内存空间保存新的值,并将变量重新指向新的空间,如果需要则回收旧的空间。如下图所示首先对整型变量A赋值0,然后赋值...
NaN是浮点数的一个值,代表“不是数”,通常是除0错误。 库、模块、包 Python里面存在这样的关系: 数据可以封装在容器(列表、元组、字符串、字典)里面; 代码可以封装在 function里面; function和数据可以封装在 class里面(或者说方法和属性可以封装在类里面); 上述三类内容可以打包在 module(模块)里面; 多个module可...
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[...
当多个series对象之间进行运算的时候,如果不同series之间具有不同的索引值,那么运算会自动对齐不同索引值的数据,如果某个series没有某个索引值,那么最终结果会赋值为NaN 自动对齐是基于一个列表元素或者多维数据的矩阵/矩阵乘积 原理:通过Series自动匹配index所对应的值,有匹配的值和index,按照原数据打印数据,如果对应位...
3)对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。 后面出来数据,如果遇到错误:说什么foloat错误,那就是有缺失值,需要处理掉, 所以,缺失值有3种:None,NA,NaN dropna函数详细使用地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html ...
在Python函数中,数组赋值是通过引用传递的方式工作的。具体来说,当将一个数组作为参数传递给函数时,函数接收到的是该数组的引用,而不是数组的副本。这意味着函数内部对数组的修改会影响到原始数组。 当在函数内部对数组进行赋值操作时,实际上是修改了原始数组中对应位置的元素。这是因为数组在内存中是以连续的存储...
nan属于非整形,如果原数组中都是整数,那么需要先将数据类型转化为float(使用t1.astype(float)方法),才可以使用赋值语句,使其等于np.nan。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200304201624735.png?x-oss- process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG...
不过这里我们需要注意,在计算均线之时,必定均线前n天是空值。比如这里计算10日均线,那么前9日是没有值的。而没有值默认会填充NaN,为了绘图时的数据好看,我们需要将这前N天的空白值赋值为第一天均线的有效值,这样看起来就会有空白的曲线。具体代码如下所示: ...
第2章介绍了Python中最重要的基本数据类型。浮点类型以及特殊数值类型nan和inf是科学计算中比较重要的数据类型。其他基本数据类型以及布尔类型、整型、复合类型和字符串类型都会在本书中用到。 第3章解释了如何使用容器类型,主要是列表的使用。本章分别以索引和循环的方式来访问容器对象,以便解释字典和元组。有时甚至会...