Numpy 整数 nan
有没有办法将 NaN 存储在 Numpy 整数数组中?我得到: a=np.array([1],dtype=long)a[0]=np.nan回溯(最近一次调用最后一次):文件“"，第 1 行，在 中ValueError:无法将浮点 NaN 转换为整数 解决方案 不，你不能，至少在当前版本的 NumPy 中是这样.nan 是浮点数组的特殊值仅. 有一些关于引
..
nan相关内容
比较包含 NaN 的 numpy 数组
对于我的单元测试，我想检查两个数组是否相同.简化示例: a = np.array([1, 2, np.NaN])b = np.array([1, 2, np.NaN])如果 np.all(a==b):打印“数组相等" 这不起作用，因为nan != nan.最好的方法是什么? 解决方案 或者，您可以使用 numpy.testing.assert_equal 或 numpy.testing
..
在 numpy 数组中插入 NaN 值
是否有一种快速的方法可以用(比如)线性插值替换 numpy 数组中的所有 NaN 值? 例如 [1 1 1 nan nan 2 2 nan 0] 会被转换成 [1 1 1 1.3 1.6 2 2 1 0] 解决方案 让我们先定义一个简单的辅助函数，以便更直接地处理 NaN: 将 numpy 导入为 npdef nan_helper(y):"""帮助处理 NaN 的索引和逻辑索引.
..
为什么在 numpy `nan == nan` 中是 False 而 [nan] 中的 nan 是 True?
虽然问题的第一部分(在标题中)之前已经回答了几次(即，为什么 NaN 不等于 NaN?)，我不明白为什么第二部分的工作方式如此(灵感来自这个问题 如何检查包含 NaN 的列表)? 即: >>南==南错误的>>nan [nan]真的 考虑到@DSM 的答案的问题的解释性附录.那么，为什么 float("nan") 与 nan 的行为不同?难道它不应该再次评估为简单的 nan 以及解释器为什
..
NaN 等于 NaN 吗?
parseFloat("NaN") 返回“NaN"，但是 parseFloat("NaN") == "NaN" 返回假.现在，它确实返回 false 可能是一件好事，但我不明白这是怎么回事.JavaScript 创建者是否只是将其作为特例?因为否则我无法理解这是如何返回 false 的. 解决方案 当 JavaScript 函数返回 NaN 时，这不是文字字符串，而是全局空间中的对象
..
左对齐 Pandas DataFrame 中的字符串值
所以我有一个包含 180000 多个值的 DataFrame，我需要 (1) 按行替换单元格中的重复值和某些值，以及 (2) 重新排列.这是我的 DataFrame，df: key sellyr 品牌 makrc item1 item2 item3 item4 item5 item60 da12 2013 imp apt furi apt nan nan nan nan1 da32 2013
..
在 Pandas DataFrame 中用 None 替换无效值
有没有什么方法可以用 Python 中的 Pandas 中的 None 替换值? 您可以使用 df.replace('pre', 'post') 并且可以用另一个值替换一个值，但是如果您想用 None 替换，则不能这样做 值，如果你尝试，你会得到一个奇怪的结果. 这里有一个例子: df = DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])df.replace(
..
如何在 Pandas 数据框中查找哪些列包含任何 NaN 值
给定一个包含散布在各处的可能 NaN 值的 Pandas 数据框: 问题:如何确定哪些列包含 NaN 值?特别是，我可以获得包含 NaN 的列名列表吗? 解决方案 更新: using Pandas 0.22.0 较新的 Pandas 版本有新方法 'DataFrame.isna()' 和 'DataFrame.notna()' 在 [71]: df出[71]:a b c0 南
..
pandas concat 生成 nan 值
我很好奇为什么在 Pandas 中简单地连接两个数据框: 形状:(66441, 1)数据类型:预测 int64数据类型:对象isnull().sum(): 预测 0数据类型:int64形状:(66441, 1)CUSTOMER_ID int64数据类型:对象isnull().sum() CUSTOMER_ID 0数据类型:int64 形状相同且都没有 NaN 值 foo = pd.conca
..
如何检查 Pandas DataFrame 中是否有任何值是 NaN
在 Python Pandas 中，检查 DataFrame 是否具有一个(或多个)NaN 值的最佳方法是什么? 我知道函数 pd.isnan，但这会为每个元素返回一个布尔值的 DataFrame.这篇文章也没有完全回答我的问题. 解决方案 jwilner 的回应恰到好处.我正在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，对平面数组求和(奇怪地)比计数快.这段代码看起来更快: df.i
..
pandas DataFrame:用列的平均值替换 nan 值
我有一个主要填充实数的 Pandas DataFrame，但其中也有一些 nan 值. 如何将 nan 替换为它们所在列的平均值? 这个问题和这个问题很相似:numpy array:用列的平均值替换 nan 值，但不幸的是，那里给出的解决方案不适用于 Pandas DataFrame. 解决方案 您可以简单地使用 DataFrame.fillna 直接填充nan: 在 [27
..
具有 NaN(缺失)值的 Pandas GroupBy 列
我有一个 DataFrame 在我希望分组的列中有许多缺失值: 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 npdf = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']})在 [4]: df.groupby('b').groups出[4]:{'4':[0]，'6':[2]} 看到 Pandas 删除了具有 NaN 目标
..
将 pandas.Series 从 dtype 对象转换为 float，并将错误转换为 nans
考虑以下情况: 在[2]中:a = pd.Series([1,2,3,4,'.'])在 [3] 中:一个出[3]:0 11 22 33 44 .数据类型:对象在 [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False)出[8]:0 11 22 33 44 .数据类型:对象 我希望有一个选项可以在将错误值(例如 .)转换为 NaN 的同时进行转换.有没有办
..
NaN 和 None 有什么区别?
我正在使用 pandas readcsv() 读取 csv 文件的两列，然后将值分配给字典.列包含数字和字母字符串.偶尔会出现单元格为空的情况.在我看来，读取到该字典条目的值应该是 None 而是分配 nan .当然，None 更能描述空单元格，因为它有一个空值，而 nan 只是说读取的值不是数字. 我的理解是否正确，None 和 nan 有什么区别?为什么分配了 nan 而不是 None?
..
使用索引为 Pandas DataFrame 中的特定单元格设置值
我已经创建了一个 Pandas DataFrame df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) 并且得到了这个 xy一个 NaN NaNB NaN NaNC NaN NaN 现在，我想为特定单元格分配一个值，例如为行 C 和列 x.我希望得到这个结果: xy一个 NaN NaNB NaN NaNC 10 NaN
..
如何在 Pandas 数据帧的列中用零替换 NaN 值?
我有一个 Pandas 数据框，如下所示: itm 日期 金额67 420 2012-09-30 00:00:00 6521168 421 2012-09-09 00:00:00 2942469 421 2012-09-16 00:00:00 2987770 421 2012-09-23 00:00:00 3099071 421 2012-09-30 00:00:00 6130372 485
..
如何删除某列中值为 NaN 的 Pandas DataFrame 行
我有这个 DataFrame 并且只想要 EPS 列不是 NaN 的记录: >>>dfSTK_ID EPS 现金STK_ID RPT_Date601166 20111231 601166 南南600036 20111231 600036 NaN 12600016 20111231 600016 4.3 NaN601009 20111231 601009 南南601939 20111231 601
..
如何用 Pandas DataFrame 中的前一个或下一个值替换 NaN?
假设我有一个带有一些 NaN 的 DataFrame: >>>将熊猫导入为 pd>>>df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])>>>df0 1 20 1 2 31 4 NaN 南2 南 南 9 我需要做的是将每个 NaN 替换为其上方同一列中的第一个非 NaN 值.假设第一行永远不会包含 NaN.所以对
..
在 C++ 中检查双精度(或浮点数)是否为 NaN
有 isnan() 函数吗? PS.:我在 MinGW(如果这有所作为). 我通过使用 中的 isnan() 解决了这个问题，它在 中不存在，我是 >#include首先输入. 解决方案 根据 IEEE 标准，NaN 值具有奇怪的特性，即涉及它们的比较总是错误.也就是说，对于一个浮点 f，f != f 将是真的 only 如果 f 是 NaN. 请注意，正如下面的一些评论指出
..
为什么 Double.NaN==Double.NaN 返回 false?
我刚刚在研究 OCPJP 问题，我发现了这个奇怪的代码: public static void main(String a[]) {System.out.println(Double.NaN==Double.NaN);System.out.println(Double.NaN!=Double.NaN);} 当我运行代码时，我得到: false真的 当我们比较两个看起来相同的东西时，输出 f
..