使用numpy.isnan()来检查数值型的 NaN,使用numpy.array_equal()来对比字符串。需要注意的是,numpy.isnan()无法直接用于字符串。 pipinstallnumpy 1. 以下是一个示例,展示了如何检查 NaN: importnumpyasnp# 创建一个包含数字和字符串的列表data=[None,"Hello",float('nan'),"NaN","World",""]# 使用 NumP...
'C':np.nan,'D':70,'E':85}# 跳过NaN值filtered_data={k:vfork,vindata.items()ifnotnp.isnan(v)}# 画饼状图labels=filtered_data.keys()sizes=filtered_data.values()plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.axis('equal')plt.show()...
import math # 示例列表,包含一些NaN值 data = [1.0, 2.0, float('nan'), 3.0, float('nan'), 4.0] # 使用列表推导式删除NaN值 cleaned_data = [x for x in data if not math.isnan(x)] print(cleaned_data) 基础概念 NaN: Not a Number,表示一个未定义或不可表示的值,通常出现在浮点数运算中...
DataFrame.equal(self,other) [源代码] 测试两个对象是否包含相同的元素。 此功能允许将两个Series或DataFrame相互比较,以查看它们是否具有相同的形状和元素。相同位置的NaN被认为是相等的。列标题不必具有相同的类型,但是列中的元素必须具有相同的dtype。 参数: other:Series或DataFrame 其他Series或DataFrame与第一个进...
除了以上这两个函数,Python还提供了其他一些用于浮点数判等的方法,例如使用math.isinf()和math.isnan()函数来判断浮点数是否为无穷大或NaN(Not a Number)。根据具体的应用需求,选择适合的方法进行浮点数判等是非常重要的。 在Python中,我们通常使用math.isclose()函数来判断两个浮点数是否相等。这个函数在Python 3....
maximum、fmax 元素级的最大值计算。fmax将忽略NaN minimum、fmin 元素级的最小值计算。fmin将忽略NaN mod 元素级的求模计算(除法的余数) copysign 将第二个数组中的值的符号复制给第一个数组中的值 greater、greater_equal、 执行元素级的比较运算,最终产生布尔型数组。相当于中缀运算符>、>=、<、<=、==、!
NaN: not a number , INF:无穷大,-inf +inf , float('nan') float('+inf') float('-inf') int(), long() 都是向下转型,对应实数int long float还可以用以下方式取舍: bool布尔:用于if/while后做条件判断 True:非False即为True False: None, False, 数字类型0,空容器,包括空字符串‘’, class的...
ttest_ind默认两组数据方差齐性的,如果想要设置默认方差不齐,可以设置equal_var=False print ttest_ind(Group1,Group2,equal_var=True) print ttest_ind(Group1,Group2,equal_var=False) #输出 (-4.7515451390104353, 0.0014423819408438474) (-4.7515451390104353, 0.0014425608643614844) ...
"equal"): x,y轴刻度等长 plt.axis'off') :关闭坐标轴 plt.axis[a, b, c, d]) :设置x轴的范围为[a, b],y轴的范围为[c, d] font {'family': 'Times New Roman', # 定义字典,用于修改 字体、正常字体、字号 'weight': 'normal', 'size': 12} plt.xlabel'Time (s)', font) ...
# 清除任意列包含NaN的行,原表格df不改动df_cleaned=df.dropna(inplace=False)## 如果inplace=True的话,df也会被代替# 清除任意列包含NaN的行,直接在改动原表格dfdf.dropna(inplace=True)## 只需要单独使用, 无需赋值# 清除某一列包含NaN的行df_cleaned=df.dropna(subset=['price']) ...