NaN是一个特殊的浮点标记值,意思是“不是数字”。 In general, Python prefers raising an exception to returningNaN, so things likesqrt(-1)andlog(0.0)will generally raise instead of returningNaN.但是,您可能会从其他一些库中取回此值。一个很好的例子可能是尝试从电子表格的字符串单元格中提取数值。 标准...
nan>>>type(np.nan)<type'float'> nan的类型是float,当对nan进行强制类型转换时,转换为整数型时会报错 >>>int(np.nan) Traceback (most recent call last): File"<stdin>", line 1,in<module>ValueError: cannot convert float NaN to integer>>>long(np.nan) Traceback (most recent call last): F...
或者为字符串“infer”,此时会在合适的等价类型之间进行向下转换,比如float64 to int64 if possible。 2.示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd a=np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10))foriinrange(len(a)):a[i,:i]=np.nan a[6,0]=100.0d=...
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_...
as_integer_ratio() -> Tuple[int, int]元组形式的最简分数。 inf 会引发OverflowError而 nan 则会引发ValueError并不准确!当你输入 `(0.1).as_integer_ratio()` 并满怀期待它返回 `(1, 10)` 时,它吐给你个 `(3602879701896397, 36028797018963968)`——原因是浮点误差 ...
4）float 也接受字符串 "nan" 和附带可选前缀 "+" 或 "-" 的 "inf" 分别表示非数字 (NaN) 以及正或负无穷。5）Python 将 pow(0, 0) 和 0 ** 0 定义为1，这是编程语言的普遍做法。6）接受的数字字面值包括数码 0 到 9 或任何等效的 Unicode 字符（具有 Nd 特征属性的代码点）。注意：表中所有...
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...
importmathdefround_to_int(x):"""将浮点数x进行四舍五入,返回最接近的整数"""ifisinstance(x,float)and(math.isnan(x)ormath.isinf(x)):# 检查NaN和InfinityraiseValueError("无法处理NaN或Infinity")ifnotisinstance(x,(int,float)):raiseValueError("输入必须是整数或浮点数")returnint(x+0.5)ifx>0else...
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DataFrame([ [1, 2, 3], [1, 2, 4], [None, 2, 4], [2, 2, 3], [None, 2, 4] ], columns=['a', 'b', 'c']) # 通过反转过滤选择“a”不是NaN的行 df_not_null = df[~df['a'].isna()] print(df_not_null) 条件列创建:使用np.where根据条件创建新列。