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...
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])
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, ...
具体来说,where 方法将返回一个与原始数据形状相同的新数据集,其中仅包含满足特定条件的元素,而其他元素则为缺失值(NaN)。 where 可以接收一个布尔类型的条件(即满足条件为 True,否则为 False)或一个函数,同时可以指定缺失值所用的填充值(默认为 NaN)。 import pandas as pd # 创建一个包含 3 列的数据帧 df...
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...
NaN 是 Not a Number 的缩写.它是一个数值类型值,通常在浮点计算中,表示未定义或无法表示的值.而且,不能直接使用相等运算符 (==) 检查 NaN.由于在程序中,nan == nan (C/C++/Python) 或 nan is nan (Python) 总是返回 0 或 False.因此,除了采用库函数外,往往可以利用这个性质检查某个数值是否为 NaN...
How to handle indexes on other axis (or axes).ignore_index : bool, default FalseIf True, do not use the index values along the concatenation axis. Theresulting axis will be labeled 0, ..., n - 1. This is useful if you areconcatenating objects where the concatenation axis does not ...
# 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']]) ...
# 返回不包含NaN值的结果 return data[['%K', '%D', '%D_signal']].dropna() # 计算CCI指标,参数有2,一个是数据源,另一个是日期,一般为20,即CCI(data, 20) def CCI(data, n): TP = (data['high'] + data['low'] + data['close']) / 3 ...