Python中的if语句用于根据条件执行不同的代码块。在处理数据时,有时会遇到包含NaN(Not a Number)值的DataFrame,需要检查if语句中的NaN值。 NaN是一种特殊的浮点数,表示缺失或无效的数据。在Python中,可以使用numpy库中的isnan()函数来检查NaN值。该函数返回一个布尔数组,其中True表示对应位置的值是NaN,F...
当我们需要在NaN中使用if语句时,可以使用math.isnan()函数来检查Python值是否为NaN。 具体的代码示例如下: 代码语言:txt 复制 import math value = float('nan') # 创建一个NaN值 if math.isnan(value): print("Value is NaN") else: print("Value is not NaN") 上述代码中,我们首先使用float('nan'...
##if elif else后需要加冒号来告诉计算机这是一个判断语句 a = int(input("Please enter a number: ")) ## 让用户输入一个数字,用变量 a 接受 用int()强换转化为整数 只有数字或纯数字才能转换 if a > 10: ##如果 a > 10,则执行内部的代码,反之跳过 print('a > 10') ## 请特别注意语句块内...
test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f' % (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc)) if __name__ == '__main__': num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 2...
# 分类数据集from sklearn.model_selection import train_test_splitx = np.array(data[["Delivery_person_Age","Delivery_person_Ratings","distance"]])y = np.array(data[["Time_taken(min)"]])xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y,test_size=0.10,random_state=42) ...
kn_pred = kn.predict(X_test) print(pd.crosstab(kn_pred, y_test)) # 模型得分 print("模型在训练集上的准确率为%f" % kn.score(X_train, y_train)) print("模型在测试集上的准确率为%f" % kn.score(X_test, y_test)) income 0 1 row_0 0 5644 725 1 582 1190 模型在训练集上的准确...
如何开发自回归积分滑动平均模型（ARIMA），将其保存到文件，并在之后加载它对新的时间步骤进行预测。让我们开始吧。波士顿 概述 在本教程中，我们将端到端地来解析一个时间序列预测工程，从下载数据集、定义问题到训练出最终模型并进行预测。该工程并不面面俱到，但展示了如何通过系统性地处理时间序列预测问题，来...
logger.error("name_opti != name_model: {} {}".format(name_opti, name_model))raiseValueErrorifparam_model.gradisnotNone:iftest_nanandtorch.isnan(param_model.grad).sum() >0: is_nan =Trueifparam_opti.gradisNone: param_opti.grad = torch.nn.Parameter(param_opti.data.new().resize_(*...
在深入解决问题之前,让我们回顾一下,了解Python的基础知识。 我们知道数据结构、迭代和条件结构构成任何语言的关键。 在Python中,这些包括列表,字符串,元组,字典,for循环,while循环,if-else等。我们来看看其中的一些。 Python库及数据结构 Python数据结构
read_csv('test1.csv')#读取csv文件 2 data.to_pickle('test2.pickle')#将资料存取成pickle文件 3 #其他文件导入导出方式相同 /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/io/parsers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, ...