Python基础——None、False、np.nan的区别 Date:2021-05-18 1、None None在python中是一种特殊的变量,代表空值(其他语言可能为null),不是bool值,也不是空字符串’ ‘、空列表[ ]、空Series、空Dataframe,而是一个特殊的值,值为None,类型为Nonetype。 2、False 和... 查
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))...
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...
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[6]...
1.nan的类型居然是float 2.nan 该如何和其他数值区分开来 importmathimportnumpy as np type(np.nan)#floatmath.isnan(np.nan)#Truemath.isnan(x)==False#即可表示 nan,NaN,NAN,None比较 nan来自于numpy中numpy.nan,字面意思应该是Not a Number。在不同代码中有nan,有NaN,有NAN,但其实他们都一样的 ...
在Python中,None、NULL和NaN都是表示缺失或未知数据的特殊值。虽然它们在概念上有些相似,但在实际应用中需要注意它们的区别和用法。首先,None是Python中的一种特殊类型,表示空值或无值。它不是数字、字符串、列表或其他任何数据类型。在处理数据库查询、函数返回值等情况时,None经常被用作指示没有找到数据或没有返回...
0 None 1 NaN 2 a dtype: object In[9]: Python 1 s.map({None:1,'a':'a'}) Out[9]: Python 1 2 3 4 0 1 1 1 2 a dtype: object 可以看到None和NaN都会替换成了1 In[10]: Python 1 s.map({NaN:1,'a':'a'}) Out[10]: Python 1 2 3 4 0 1 1 1 2 a dtype: object 同...
- NULL（数据库）= None（Python列表）= NaN（Pandas，时间字段为NaT）- 空字符（数据库）= 空字符（Python列表）= 空字符（Pandas）值得注意的是，当数据从CSV导入时，NULL和空字符在数据库中对应为CSV中的空值。而在数据处理后，写回数据库时，同样需要关注这些空值的转换。总结，理解数据库中的...
{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 In[8]: Python 1 2 s=Series([None,NaN,'a']) s Out[8]: Python 1 2 3 4 0None 1NaN 2a dtype:object In[9]: ...
1.将NaN变为指定值:df.fillna(value) 将空值变为指定值 前向填充和后向填充 使用fillna方法将NaN转换为零 使用replace方法将NaN转换为零 2.将None变为指定值 3.删除空值NaN:df.dropna() 4.是否为空值NaN或者None:df.isnull() 5.df.empty判断df是否存在数据 ...