使用numpy中的NaN填充列表 numpy库提供了一个特殊的常量numpy.nan,用于表示NaN值。我们可以使用这个常量来填充Python列表。以下是一个使用numpy.nan填充列表的示例: importnumpyasnp# 创建一个空列表my_list=[]# 填充列表my_list.append(np.nan)my_list.append(np.nan)my_list.append(np.nan)# 打印列表print(m...
[x for x in data_list if not np.isnan(x)]: 这个列表推导式会遍历data_list中的每个元素,只有当元素不是 NaN 时,才会将其添加到cleaned_list中。 方法2:用其他值替换 NaN 值 我们也可以选择用一个固定值替换 NaN 值,比如用 0 或者列表的平均值。 #用 0 替换 NaN 值replaced_list=[xifnotnp.is...
def my_list(x1,x2=[]): x2.append(x1) return(x2) print(my_list(1)) #结果为:[1] print(my_list(2)) #结果为[1,2] (4) 可变参数:传入的参数的个数是可变的。 *args 位置参数,表示把args这个list(列表)或者tuple(元组)的所有元素作为可变参数传进去 def foo(x,*args): #x为位置参数, ...
source, destination = [], [] for coordinates in coordinates_original_subpix: coordinates1 = match_corner(coordinates) if any(coordinates1) and len(coordinates1) > 0 and not all(np.isnan(coordinates1)): source.append(coordinates) destination.append(coordinates1) source = np.array(source) dest...
2. Python: ValueError: too many values to unpack(79478) 3. sql server中的怎么把数值型转换为字符串(75950) 4. Python: 去掉字符串开头、结尾或者中间不想要的字符(71727) 5. python os.path.basename()方法(58281) 推荐排行榜 1. python @classmethod(8) 2. 什么是HotSpot VM(7) 3. pytho...
a b c 0 2.0 2.0 NaN 1 2.0 2.0 NaN 2 NaN NaN NaN 填充未对齐的数据进行运算 1. fill_value 使用add,sub,div,mul的同时,通过fill_value指定填充值,未对齐的数据将和填充值做运算 示例代码: print(s1) print(s2) s1.add(s2, fill_value = -1) print(df1) print(df2) df1.sub(df2, fill_valu...
add=lambdaa,b:a+bprint(add(1,2)) 通过以上写法,可以实现简单的函数。 enumerate 对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。 如果对一个列表,既要遍历索引又要遍历元素时,可以用此方法配合循环实现: ...
busdaycalendar``,only used when custom frequency strings are passed. The defaultvalue None is equivalent to 'Mon Tue Wed Thu Fri'.holidays : list-like or None, default NoneDates to exclude from the set of valid business days, passed to``numpy.busdaycalendar``, only used when custom ...
d NaN dtype: int64''' 3)标量创建Series对象 #如果 data 是标量值,则必须提供索引: 标量值按照 index 的数量进行重复,并与其一一对应s3 = pd.Series(6,index=[0,1,2,3])print(f'标量值,则必须提供索引\n{s3}')'''标量值,则必须提供索引 ...
# Draw Plotplt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,5),'figure.dpi':120})autocorrelation_plot(df.value.tolist()) 自相关图 除此之外,如果你想做统计检验,CHT检验可以检验季节性差异是否对序列平稳化有必要。 15. 如何处理时间序列当中的缺失值?