pymysql.err.ProgrammingError: nan can not be used with MySQL 替换方法 ## data是numpy数据,格式入下: data = [[nan, nan, '李幼斌', 'star'], [nan, nan, '孟非', 'star']], dtype=object) import pandas as pd data[pd.isna(data)] = None # 将nan替换为None data= data.tolist() 1. ...
None: 这是Python内置的一个特殊对象,表示缺少值或空值。由于Python的动态类型特性,None可以赋值给任何数据类型。 NaN: 在NumPy和Pandas等库中,NaN是一个浮点数,表示缺失或无效的值。NaN不是Python的内置类型,而是浮点数的一种表示方式。 None与NaN之间的区别 类型:None是一个独立的类型,而NaN通常是浮点数类型的一...
替换方法 ## data是numpy数据,格式入下:data = [[nan, nan,'李幼斌','star'], [nan, nan,'孟非','star']], dtype=object)importpandasaspd data[pd.isna(data)] =None# 将nan替换为Nonedata= data.tolist()
在Python中,可以使用None来表示与数据库中的NULL相同的概念。NaN是Not a Number的缩写,表示不是一个数字。NaN通常用于表示浮点数运算结果未定义或不可表示的值,比如无穷大、无穷小等。在Python中,可以使用float(‘nan’)来创建NaN值。处理包含NaN的浮点数时,需要注意一些特殊的数学运算规则,比如NaN与任何数字相加都...
1:np.nan 和np.nan 不相等 np.nan!=np.nan 2:统计t3中不等于0的个数:--->np.count_nonzero(t3) np.count_nonzero(t3) 3:统计t3中nan的个数 两种方式: --->np.count_nonzero(t3!=t3) // np.count_nonzero(np.isnan(t3)) np.count_nonzero(t3!=t3) np.count_nonzero(np.isnan(t3))...
{None:1} Out[5]: Python 1 {None:1} In[6]: Python 1 {NaN:1} Out[6]: Python 1 {nan:1} In[7]: Python 1 {None:1,NaN:2} Out[7]: Python 1 {nan:2,None:1} 都可以,而且会被认为是不同的key Series函数中的表现 Series.map ...
Pclass_nan Sex_male Sex_nan SibSp_1.0 ... Parch_1.0 Parch_2.0 Parch_3.0 Parch_4.0 Parch_5.0 Parch_6.0 Parch_nan Embarked_Q Embarked_S Embarked_nan 0 1 0 22.0 7.2500 0 1 0 1 0 1 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 2 1 38.0 71.2833 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 0 0 0 ...
unless it is passed, in which case the values will beselected (see below). Any None objects will be dropped silently unlessthey are all None in which case a ValueError will be raised.axis : {0/'index', 1/'columns'}, default 0The axis to concatenate along.join : {'inner', 'outer'...
shape [out]: <ipython-input-135-7106039bb864>:6: FutureWarning: The default value of regex will change from True to False in a future version. In addition, single character regular expressions will *not* be treated as literal strings when regex=True. orders["item_price"] = orders["item...
df.fillna(value=None,axis=None) value= 替换缺失值的值。可以是单个值、字典、dataframe等,但不能是list。区别请看例子。 3.判断数据是否为缺失——df.isnull 为什么要这样用这个方法判断是否为缺失? 因为nan不等于nan(如下例),即用类似x == nan条件为真 这样的判断方法无法判断一个值x是否为nan。