在 Python 中0可以使用float('nan')来表示。 AI检测代码解析 my_set={1,2,float('nan'),4}# 定义一个包含NaN的集合 1. 3. 使用集合推导式过滤掉 NaN 值 这一步中,我们将使用集合推导式(Set Comprehension)来过滤掉集合中的NaN值。math.isnan(x)可以检查 x 是否是 NaN 值。 AI检测代码解析 filtered...
importmath# 示例列表,包含NaN值data=[1,2,math.nan,3,4,2,math.nan]# 过滤掉NaN值filtered_data=[xforxindataifnotmath.isnan(x)]# 将过滤后的列表转换为集合unique_data=set(filtered_data)print("Filtered Data:",filtered_data)print("Unique Data Set:",unique_data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更...
Warning / 注意 在将一列数据转化为Category对象后,如果数据表中没有某个Category,但是绘图的时候还是会占用一个位置,下面举例说明: 这个数据表中的Period列已经不包含Level Season的数据,但是使用.value_counts()方法统计的时候还是会对其进行统计。 如果这个时候进行绘图,会出现一个问题: 中间数据明明是空...
将原字典的key值进行大写的转换,将生成的value和 key值存入新字典 3、进行字典的输出 """ d = dict(a=1,b=2) s = {} # for k,v in d.items(): # s[k.upper()] = v # print(s) print({ k.upper():v for k,v in d.items()}) ...
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...
data.set_index('year',inplace=True)#展示部分所用数据print(data.head()) 4.3进行一阶差分 data=data.diff(1).iloc[1:,]print(data.head()) 4.4观察每一个标量指标经过差分后的时序图 plt.figure(figsize=(20,20)) plt.subplot(3,3,1)
代码分为两个主要函数:json_to_dfcf 和 generate_stat_data。第一个函数负责通过东方财富 API 获取 K 线数据,而第二个函数负责计算 16 种不同的技术指标。 其余的二十多个函数为计算技术指标的函数,不过多的阐述,详情见代码。 json_to_dfcf 函数: 通过东方财富 API 获取指定股票的 K 线数据,并将其转换为...
missing (float, optional) – Value in the input data which needs to be present as a missing value. If None, defaults to np.nan. weight (list, numpy 1-D array or cudf.DataFrame , optional) – Weight for each instance. silent (boolean, optional) – Whether print messages during construct...
"toy": [np.nan,'Batmobile','Bullwhip'], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]}) 然后让我们尝试用下面的代码做一个简单的 pandas 操作记录。 withpandas_log.enable(): res = (df.drop("born", axis =1) .groupby('name')...