numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>importnumpyasnp>>>a = np.array([[np.nan,np.inf],\...[-np.nan,-np.inf]])>>>a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]])>>>np.nan_to_num(a) array([[0.00000000e+000,1.79769313e+308], [0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])
它从任何暴露数组接口的对象,或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 1. 2. 3. 4. 上面的构造器接受以下...
默认情况下,NaN s 被替换为 0,正无穷大被替换为 input 的dtype 可表示的最大有限值,负无穷大被替换为 input 的dtype 可表示的最小有限值。 例子: >>> x = torch.tensor([float('nan'), float('inf'), -float('inf'), 3.14]) >>> torch.nan_to_num(x) tensor([ 0.0000e+00, 3.4028e+38, ...
array([1.79769313e+308+0.00000000e+000j,# may vary0.00000000e+000+0.00000000e+000j,0.00000000e+000+1.79769313e+308j])>>>np.nan_to_num(y, nan=111111, posinf=222222) array([222222.+111111.j,111111.+0.j,111111.+222222.j])
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...
allow_nan=True, # 若allow_nan为假,则ValueError将序列化超出范围的浮点值(nan、inf、-inf),严格遵守JSON规范,而不是使用JavaScript等价值(nan、Infinity、-Infinity) cls=None, indent=None, # 参数根据格式缩进显示,表示缩进几个空格 separators=None, # 指定分隔符;包含不同dict项之间的分隔符和key与value之...
b NaN NaN NaNa 0.0 1.0 2.0 frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','c','d'], columns=['Ohio','Texas','California']) frame2 = frame.reindex(['c','b','a','d']) # 重命名索引,若有原索引,则修改顺序 print(frame2) data = frame2.drop('d',axis=0...
# 无效解析设置为NaN值,fillna()将NaN用0填充 pd.to_numeric(df['Jan Units'],errors='coerce').fillna(0) 1. 2. 3. ②pd.to_datetime() 和时间序列数据有关:pd.to_datetime()官方文档 # pd.to_datatime()将年月日进行合并 pd.to_datetime(df[['Month','Day','Year']]) ...
在对 dataframe 数据框中某列进行时间戳转换，或其他变换时，出现 ValueError: cannot convert float NaN to integer 这是因为这列中存在空值，无法转换，所以首先找出空值所在的行，然后将其删除；即可。
Python 中的 numpy.nan_to_num() 原文:https://www.geeksforgeeks.org/numpy-nan_to_num-in-python/ numpy.nan_to_num() 函数用于当我们想在一个数组中用零替换 nan(Not A Number),用有限个数替换 inf。它返回具有非常大的数字的(正)无穷大和具有非常小的(负)数字的负无