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我试图使用++运算符递增变量,但结果总是得到NaN,我不确定为什么。以下是我的代码: var wordCounts = { }; var x = 0 var compare = "groove is in the heart"; var words = compare.split(//); for(var i = 1; i
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我正在尝试创建一个函数来检查数据的质量(nans/null等) 我在一个PySpark DataFrame上运行了以下代码 df.select([f.count(f.when((f.isnan(c) | f.col(c).isNull()), c)).alias(c) for c in cols_check]).show() 只要要检查的列是字符串/整数,我就没有问题。但是,当我检查数据
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根据标题,下面是一个可重复使用的示例: raw_data = {'x': ['this', 'that', 'this', 'that', 'this'], np.nan: [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], 'y': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.n
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我需要替换数据帧中低于NAS的特定值的值。 例如,假设我需要将所有大于100的值替换为NaN df = pd.DataFrame({'a':[1,250,480], 'b':[60,51,101], 'c':[15,689,1]}) 将变为: ({'a':[1,NaN,NaN], 'b':[60,51,NaN],
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这是我的代码: for col in df: if col.startswith('event'): df[col].fillna(0, inplace=True) df[col] = df[col].map(lambda x: re.sub("D","",str(x))) 我有0到10个事件列“Event_0,Event_1,...” 当我用此代
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我的数据如下: > dput(head(df1,25)) structure(list(Date = structure(c(16644, 16645, 16646, 16647, 16648, 16649, 16650, 16651, 16652, 16653, 16654, 16655, 16656, 16657, 16658, 16659, 16660, 16661, 16662,
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我有一个非常大的Pandas DataFrame,看起来像这样: >>> d = pd.DataFrame({"a": ["1", "U", "3.4"]}) >>> d a 0 1 1 U 2 3.4 当前该列设置为object: >>> d.dtypes a object dtype: object 我想将此列转换为浮点型,以便我可以使用gro
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我正在尝试使用一个组的pandas模块使用最频繁的值来计算缺失值。在查看了一些关于堆栈溢出的帖子后,我设法做到了这一点: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"], "value": [1,
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我正在处理一个非常大的文件,需要为每列消除不同的离群值。 我已经能够找到离群值并用NaN替换它们,然而,它正在将整个行变成NaN。我肯定我错过了一些简单的东西,但我似乎找不到了。 import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_rows', 100000) pd.set_option('displ
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请帮帮我。 我有一个类似 的数据框 | | ID | Result | measurement_1 | measurement_2 | measurement_3 | measurement_4 | measurement_5 | start_time | end-time | |----+
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我有一个分类列&WALLSMATERIAL_MODE&QOOT;其中包含NAN,我希望通过以下组[‘NAME_RECOVICATION_TYPE’,‘AGE_GROUP’]将其归因于NAN: NAME_EDUCATION_TYPE AGE_GROUP WALLSMATERIAL_MODE 20 Secondary / secondary special
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在普通的Python中,在数字数组中就地用数字替换NaN是微不足道的。但是,在Numba中执行相同操作时,以下操作失败 @jit(nopython=True) def dostuff(): x = np.array([[1,np.nan,3]]); np.nan_to_num(x,copy=False); dostuff() 如何在Numba可编译函数中就地用数字数组中的
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我尝试了几种方法来清除DataFrame中特定Series中包含NaN的行,结果发现每个NaN条目都是'NaN'字符串,而不是空值。 在我的特定示例中,每一行代表一个国家/地区,因此我要从DataFrame中删除'GDP per Capita'列中没有GDP值的所有国家/地区。 我尝试了一些方法(失败): df_noGDP = df df_noGDP.dropna(axis=0,
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标题几乎要求所有这些,但要提供一个MCVE: #include int main() { float f = std::nanf(""); double d = static_cast(f); return 0; } 在MSVC 2017下,f和d都报告为nan,但这证明不了什么,因为static_cast可能是未定义的行为。
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我有一个包含许多空记录的数据框: Col_1 Col_2 Col_3 10 5 2 22 7 7 3 9 5 4 NaN NaN 5 NaN NaN 6 4 NaN 7
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在对两个PANAT列求和时,当两列中的一列是浮点型时,我希望忽略NaN值。但是,当NaN出现在两列中时,我希望在输出中保留NaN(而不是0.0)。 初始数据帧: Surf1 Surf2 0 0 NaN 8 8 15 NaN NaN 16 14 15 7 所需输出: Surf1
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在我的数据帧中,我想用NaN替换小于1和大于5的每个值。 此代码正常工作 persDf = persDf.mask(persDf 5)) 我不知道为什么会这样。我查看了手册页和明显相似问题的不同解决方案,但找不到解决方案。
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我有一个关于R中算术行为的问题。 考虑以下代码段 > NaN + NA [1] NaN > > > NaN + as.integer(NA) > NA 所以,我很困惑,这两个加法得出的结果是不同的。 有没有人知道这是真正的通缉行为,还是只是某种漏洞? 提前谢谢 推荐答案 发自?NaN: 涉及NaN的计算将返回NaN或NA:这两个中的哪一个是不能保证的,可能取决于R
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不知道如何根据另一个特定列的值从特定列中删除NaN值。 部分数据帧(df): vol. group 1186 10,448,898 1 1187 nan 0 1188 35,047,520 1 ... 8329 1
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我正在尝试用Java脚本创建一段代码,用于比较纪元时间数组(它们只是大整数),并希望它找到最小或最具历史意义的时间值。 这就是我到目前为止所编写的内容,但当我运行它时,它只返回‘nan’。 var times = [1501502460000,1501497900000,1501498920000,1501493700000]; lowestTime = Math.min(times)
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