1.检查数组中是否有nan值,代码如下: import numpy as np # 创建一个包含 numpy.nan 的数组 arr = np.array([2, np.nan, 4, 5]) # 检查 numpy.nan 的值 np.isnan(arr) 得到结果: array([False, True, False, False]) 2.对含有nan值的数组做加法运算,代码如下: # 对数组进行数学运算 result =...
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...
动态性质:在很多情况下,nan在运算中会“传染”给其他值。例如,nan + 1.0的结果仍然是nan,因为nan传播到了结果中。 总结 在Python中,nan、NaN和NAN是用于表示无效或无法定义结果的特殊浮点数值。它们...
首先读取了csv电影数据,观察发现数据中存在NAN缺失值。 movie_data = pd.read_csv("./data/IMDB-Movie-Data.csv") movie_data.tail() 1. 2. 接着需要对数据进行是否存在NAN判断,常用api有两个如下: pd.notnull(movie_data) # 数据中不是NAN则返回True,是NAN则返回False pd.isnull(movie_data) # 数据...
result=np.isnan(float('nan'))print(result)# 输出True 1. 2. 3. 4. 删除包含nan的数据:使用numpy或pandas库的dropna函数可以删除包含nan的行或列。例如: importpandasaspd data=pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4],'B':[np.nan,2,3,4]})data=data.dropna()print(data) ...
python中的nan是什么意思 NaN(not a number),在数学表示上表示一个无法表示的数,这里一般还会有另一个表述inf,inf和nan的不同在于,inf是一个超过浮点表示范围的浮点数(其本质仍然是一个数,只是他无穷大,因此无法用浮点数表示,比如1/0),而nan则一般表示一个非浮点数(比如无理数)。
ifnp.isnan(i): print(True) 3.使用pandas的isna()方法 for i in df['B1'].values: ifpd.isna(i): print(True) 二、整个表格或者某一列空值的检测 1、是否存在空值 print(pd.isnull(df.values).any()) 2.是否全部为空值 print(pd.isnull(df.values).all() ...
本文将一步一步回答有关Python中NaN的定义。 第一步:NaN的基本概述 NaN是浮点数运算中的一个结果,它表示一个无效或不可用的数字。当一个操作无法精确计算结果时,返回NaN是一种通常的方式。 第二步:NaN的产生方式 在Python中,NaN由浮点运算产生,通常在以下几种情况下会得到NaN: 1.除以0:在数学中,除以0是一...
简介:Python读取DataFarme中Nan值时显示“KeyError: 1” 运行以下代码: cate=['index_content','emotion_type','ml_type']data_type_temp=review_mltype[cate].drop_duplicates()data_type_temp 查看data_type_temp数据(DataFrame类型): 可以看到ml_type一列有Nan值,运行data_type_temp[1] is np.Nan得到结果...
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))...