array([3.3333333e+07,3.3333333e+07,-9.9990000e+03,-1.2800000e+02,1.2800000e+02])>>>y = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan, complex(np.nan, np.inf)]) array([1.79769313e+308,-1.79769313e+308,0.00000000e+000,# may vary-1.28000000e+002,1.28000000e+002])>>>np.nan_to_num(...
原始数据: [ 1. 2. nan 4. nan 6.] 1. 替换NaN值 在NumPy中,我们可以使用np.nan_to_num()函数将NaN值替换为特定值(默认是0),或者使用布尔索引来替换NaN为其他值,例如空字符串" "。以下是用这两种方法来处理NaN值的代码示例。 方法1: 使用np.nan_to_num() # 替换NaN值为0clean_data=np.nan_to...
numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 >>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[np.nan,np.inf],\...[-np.nan,-np.inf]])>>>aarray([[nan,inf],[nan,-inf]])>>>np.nan_to_num(a)array([[0.00000000e+000...
np.nan_to_num 该函数的作用:用零替换NaN,用最大的有限数替换无穷大 如果“x”不精确,则NaN由零代替,无穷大和-无穷大分别由可由“x . dt type”表示的最大和最负的有限浮点值代替。 代码如下: np.nan_to_num(np.inf) #1.7976931348623157e+308 np.nan_to_num(-np.inf) #-1.7976931348623157e+308 np...
使用np.array创建一个包含NaN值的矩阵。 使用np.nan_to_num函数将NaN替换为0。 打印替换后的结果。 在这个示例中,输出结果将显示原始矩阵和替换NaN值后的新矩阵。 使用Pandas处理NaN 如果处理的是数据表格,那么Pandas是一个更方便的选择。Pandas提供了一系列方法来处理缺失的数据。此外,Pandas的DataFrame结构对于处理...
numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>> a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]]) >>> np.nan_to_num(a) array([[ 0.00000000e+000,...
isnan //0/0会得到nan,非0值除以0会得到无穷np.nan 非法值 nan_to_num common_type typename 注:nan与任何数进行比较都是 False,想要找出nan值需要使用isnan() 5. 修改形状 atleast_1d atleast_2d atleast_3d expand_dims apply_over_axes
除了pandas库之外,我们还可以使用numpy库来处理NaN值,numpy提供了一个名为isnan()的函数,可以用来检测数组中是否包含NaN值,我们还可以使用numpy.nan_to_num()函数将NaN值替换为其他数值。 示例代码: import numpy as np 创建一个包含NaN值的数组 arr = np.array([1, 2, np.nan, 4]) ...
import numpy as np result = np.nan if np.isnan(result): result = np.nan_to_num(result) 复制代码 使用pandas库中的函数处理NaN:如果数据是使用pandas库处理的,可以使用fillna()方法来填充NaN,或者使用dropna()方法删除NaN值。 import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4]) data....
nanmedian(a) 3.0 >>> np.nanmedian(a, axis=0) array([6.5, 2. , 2.5]) >>> np.median(a, axis=1) array([nan, 2.]) >>> b = a.copy() >>> np.nanmedian(b, axis=1, overwrite_input=True) array([7., 2.]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> ...