在Python中,可以使用numpy库的isnan函数或math模块的isnan函数来判断一个值是否为NaN。以下是两种方法的示例代码: 使用numpy库 python import numpy as np value = np.nan if np.isnan(value): print("值是NaN") else: print("值不是NaN") 使用math模块 python import math value = float('nan') if ...
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...
import numpy as np result = np.nan if np.isnan(result): result = np.nan_to_num(result) 复制代码 使用pandas库中的函数处理NaN:如果数据是使用pandas库处理的,可以使用fillna()方法来填充NaN,或者使用dropna()方法删除NaN值。 import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4]) data.f...
importpandas as pdimportnumpy as npfrommathimportisnan data= [[1, 2, 3], ["a", None,"c"]] columns= ["A1","B1","C1"] df= pd.DataFrame(data=data, columns=columns)#使用python内置方法foriindf['B1'].values:ifisnan(i):print(True)#使用numpy的方法foriindf['B1'].values:ifnp.is...
要检查一个列表是否含有NaN值,我们可以使用NumPy库中的isnan函数。该函数会返回一个布尔类型的数组,其中的每个元素表示对应位置的值是否为NaN。 以下是一个示例代码,展示了如何使用isnan函数来检查列表是否含有NaN。 importnumpyasnpdefcheck_nan_in_list(lst):arr=np.array(lst)nan_mask=np.isnan(arr)ifnp.any...
t1[1,2:]=np.nan print(t1) for i in range(t1.shape[1]): # 对列进行循环 temp_col = t1[:,i] #选中当前的那一列 nan_col =np.nonzero(t1!=t1) if nan_col != 0: temp_non_nan_col = temp_col[temp_col==temp_col] temp_col[np.isnan(temp_col)]=temp_non_nan_col.mean() ...
dropna()) ###拉格朗日差值填充### #1.找出所有nan的位置 index_nan=[] #nan的位置索引 index_nonan=[] #非nan的位置索引 for i in range(len(Tem_Data)): if np.isnan(Tem_Data[i]): index_nan.append(i) else: index_nonan.append(i) print("NaN值的温度(室外)值的位置索引:\n",index_...
Neighbors---defknn_mean(ts,n):out=np.copy(ts)fori,valinenumerate(ts):ifnp.isnan(val):n_by_2=np.ceil(n/2)lower=np.max([0,int(i-n_by_2)])upper=np.min([len(ts)+1,int(i+n_by_2)])ts_near=np.concatenate([ts[lower:i],ts[i:upper]])out[i]=np.nanmean(ts_near)return...
00 0 慕勒3428872 我有同样的问题。原来sentence_similarity_graph具有“nan”值。怎么解决?在 def sentence_similarity中:if np.isnan(1 - cosine_distance(vector1, vector2)): return 0return 1 - cosine_distance(vector1, vector2) 00 0
使用np.isnan 除了使用np.nan表示NaN外,我们还可以使用np.isnan函数来判断一个值是否为NaN。np.isnan接受一个参数,如果该参数是NaN则返回True,否则返回False。 importnumpyasnp a=np.nanifnp.isnan(a):print("a is NaN")else:print("a is not NaN") ...