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!=
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...
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]: Python 1 {nan: 1} In[7]: Python 1 {None:1,NaN:2} Out[7]: Pyth...
数据类型? 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...
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 ...
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 ...
{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 ...
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
当使用Python处理数据库数据时，又有新的关注点。Python有直接连接数据库和从文件导入两种方式。第一种情况下，从MySQL导出到CSV，Python读取时，NULL值在Python中表现为None，而在Pandas中是NaN。而数据库中的空字符在Python和Pandas中都被识别为空字符。Python与数据库交互的等式可以这样理解：- NULL（...
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 ...