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, ...
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...
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: >>>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+000,1.79769313e+308],[0.00000000e+000...
19 numpy NaN not always recognized 4 What is causing "ValueError: cannot convert float NaN to integer" in my function 1 How to convert any numbers to numpy nan 1 Failing np.nan_to_num function 2 Converting NaN to Integer 4 Numpy: ValueError: cannot convert float NaN to integer ...
除了Pandas,NumPy也可以用来处理NaN值。可以使用numpy.nan_to_num()函数,直接将NaN替换为0。以下是代码示例: importnumpyasnp# 创建一个包含NaN的NumPy数组array=np.array([1,2,np.nan,4,np.nan])# 使用nan_to_num()方法将NaN替换为0array_cleaned=np.nan_to_num(array)print(array_cleaned) ...
Numpy ndarray numpy的最重要特点就是其N维数组对象(ndarray)。 ndarray的可以对整块数据执行数学运算,语法与标量元素的元素的运算一致。...如: import numpy as np x = array([[-0.50043612, -1.99790499, 0.66098891, ...
Nan:Not a number Inf:Infinity(无穷大) 当然容易搞混的还有None,None是python中用于标识空缺数据,Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据,None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float,此处我仅针对Nan和Inf的处理。 二、Nan、Inf处理(以Nan为主,Inf可以借鉴相应方法) ...
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 复制 >>>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+000,1.79769313...
nan是numpy库下的函数,调用需先要安装numpy包。打开cmd,安装语句如下: 代码语言:javascript 复制 pip install numpy 由于numpy库是数据分析最常用的库之一,所以我早就安装过了,再安装会提示如下内容: 二、nan函数定义 代码语言:javascript 复制 在Python的NumPy库中,numpy.nan是一个特殊的浮点值,表示“不是一个数字...
当然容易搞混的还有None,None是python中用于标识空缺数据,Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据,None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float,此处我仅针对Nan和Inf的处理。 二、Nan、Inf处理(以Nan为主,Inf可以借鉴相应方法) 1、找到Nan和Inf的行、列 ...