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!=
None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float In[3]: Python 1 type(None) Out[3]: Python 1 NoneType In[4]: Python 1 type(NaN) Out[4]: Python 1 float 能作为dict的key? In[5]: Python 1 {None:1} Out[5]: Python 1 {None: 1} In[6]: Python 1 {NaN:1} Out[...
在Python的数值处理库numpy中，缺失数据的两种常见表示是np.nan和None。np.nan是浮点类型，表示'不是一个数字'，在ndarray中显示为'nan'，计算时会直接返回'NAN'。相反，None是一个NoneType，显示为'None'，在ndarray中被视为object类型，计算时会导致错误。在Series中，空值同样表现为'NAN'，但可以使...
用np.isnan() 首先可以使用 numpy,函数 np.isnan() 可以检查一个值是否为 NaN 值,但它不适用于 None 值。 import numpy as np ret = np.isnan(np.nan) print(ret) # True # ret = np.isnan(None) # TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types 用np.isnull() 另一方法, ...
None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float In[3]: Python 1 type(None) Out[3]: Python 1 NoneType In[4]: Python 1 type(NaN) Out[4]: Python 1 float 能作为dict的key? In[5]: Python 1 {None:1} Out[5]:
pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.pandas中,自己传入的np.nan或者是python内置的None值,都会被当做NaN处理,如下...;,np.nan]) print(s)s[0]=Noneprint(s) 结果: 查找缺失值DataFrame.isnull() 作用,返回一个和原来DataFrame一样形状的,里面值为布尔型 ...
在Python中,可以使用None来表示与数据库中的NULL相同的概念。NaN是Not a Number的缩写,表示不是一个数字。NaN通常用于表示浮点数运算结果未定义或不可表示的值,比如无穷大、无穷小等。在Python中,可以使用float(‘nan’)来创建NaN值。处理包含NaN的浮点数时,需要注意一些特殊的数学运算规则,比如NaN与任何数字相加都...
{None:1} Out[5]: Python 1 {None:1} In[6]: Python 1 {NaN:1} Out[6]: Python 1 {nan:1} In[7]: Python 1 {None:1,NaN:2} Out[7]: Python 1 {nan:2,None:1} 都可以,而且会被认为是不同的key Series函数中的表现 Series.map ...
1 type(NaN) Out[4]: Python 1 float 能作为 dict 的 key? In[5]: Python 1 {None:1} Out[5]: Python 1 {None: 1} In[6]: Python 1 {NaN:1} Out[6]: Python 1 {nan: 1} In[7]: Python 1 {None:1, NaN:2} Out[7]: Python 1 {nan: 2, None: 1} 都可以,而且会被认为是不...
None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float type(None)NoneTypetype(NaN)float 能作为dict的key? {None:1}{None:1}{NaN:1}{nan:1}{None:1,NaN:2}{nan:2,None:1} 都可以,而且会被认为是不同的key Series函数中的表现