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!=
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... 查看原文 pandas中的None与NaN (一) ...
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...
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...
python None 和 NaN python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异。由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦。 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同场景下的差异。
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 ...
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...
1 s.map({NaN:1,'a':'a'}) Out[10]: Python 10 1 21 1 32 a 4 dtype: object 同样None 和 NaN 都会替换成了 1 In[11]: Python 1 s.map({NaN:2,'None':1,'a':'a'}) Out[11]: Python 10 2 21 2 32 a 4 dtype: object 将None 替换成 1 的要求被忽略了 In[12]: Python 1 ...
- 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]: ...