在上面的示例代码中,我们首先导入了numpy库,并定义了一个可能包含nan值的变量value。然后,我们使用if语句和numpy的isnan函数来检查value是否不是nan。如果value不是nan,则打印"该值不是nan";否则,打印"该值是nan"。
使用numpy库的isnan()函数 numpy.isnan(x)函数可以判断给定的数据x是否为NaN。如果x是NaN,则返回True;否则返回False。 importnumpyasnp x=np.nanifnp.isnan(x):print("x is NaN")else:print("x is not NaN") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行以上代码,输出结果为x is NaN。 示例 假设我们有一组...
importnumpyasnp# 导入numpy库example_strings=["hello","world",np.nan,"python",None]# 示例字符串列表defis_not_nan(value):"""检查值是否为NaN"""returnnot(isinstance(value,float)andnp.isnan(value))# 返回非NaN结果forstringinexample_strings:ifis_not_nan(string):print(f"{string}is not NaN"...
if not math.isnan(x): print('x是非NaN值') else: print('x是NaN值') ``` 2.使用numpy.isnan()函数:同样地,该函数也可以判断一个数是否为NaN值。我们可以使用not运算符来判断一个数是否为非NaN。 ```python import numpy as np x = np.nan if not np.isnan(x): print('x是非NaN值') el...
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...
Python如何优雅地处理NaN 背景 很多数据不可避免的会遗失掉,或者采集的时候采集对象不愿意透露,这就造成了很多NaN(Not a Number)的出现。这些NaN会造成大部分模型运行出错,所以对NaN的处理很有必要。 方法 1、简单粗暴地去掉 有如下dataframe,先用df.isnull().sum()检查下哪一列有多少NaN:...
如果是字符串操作,但是有 NAN 的话会报错: 建议增加如下操作,即增加一个判断: df0 = raw.dropna(axis=1, how='all').applymap(lambda x: x.replace(' ', '') if pd.notnull(x) else x) 注意: 新版本已经舍弃applymap了,直接用map就可以了。
x=np.nan _get_judge(x) 判断tuple、list、dict是否为空 tuple_test =()print(bool(tuple_test)) tuple_test=[]print(bool(tuple_test)) tuple_test={}print(bool(tuple_test)) ifnotxxx: 在使用列表的时候,如果你想区分x==[]和x==None两种情况的话, 此时if not x:将会出现问题: ...
sigma = np.nanstd(data) for_inrange(iterations): # E步骤:计算期望 expected_data = dataifdataisnotNoneelsemu # M步骤:最大化似然函数更新参数 mu = np.nanmean(expected_data) sigma = np.nanstd(expected_data) returnmu, sigma # 示例...
python中if语句如何判断excel不等于nan python用if语句判断性别,程序在一般情况下是按顺序执行的,就像流水账一样,一条一条从上往下顺序执行。有时候我们需要根据条件来有选择地执行某些语句,这就要使用到Python的条件判断语句——if。我们可以通过下图来简单了解条件语