Pandas - 对 Na 以外的值使用“填充"
有没有办法对不是 NaN 的值使用 ffill 方法? 我的数据框中有 NaN，但我使用 添加了这些 NaN addNan = sample['colA'].replace(['A'], 'NaN') 这就是我的 DataFrame，df 的样子 ColA ColB ColC ColDB A C南巴阿C D D A南 A A B 我正在尝试使用 ffill 填充这些 NaN ，因此
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在算术运算中将 NaN 视为零?
这是一个我正在努力解决的事情的简单例子: In [1]: import pandas as pd在 [2] 中:将 numpy 导入为 np在 [3] 中: test = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),columns=list('ABCD'))在 [4] 中:对于范围内的 i(4):....: test.iloc[i,i] = np.nan在[5]中:测试出
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numpy NaN 并不总是被识别
这让我很困惑: ```a=np.array([1,2,np.nan,3]) # 一个带有 nan 的数组print(np.isnan(a)[2]) # 它真的是一个 nanprint(a[2]) # 它像 nan 一样嘎嘎作响print(np.nan is np.nan) # nan 可以比较print(a[2] is np.nan) # 但是，这毕竟不是 nan ！??>>>真的>>>南>>>
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与 NaN 相等的元素比较
如果我运行以下代码: dft1 = pd.DataFrame({'a':[1, np.nan, np.nan]})dft2 = pd.DataFrame({'a':[1, 1, np.nan]})dft1.a==dft2.a 结果是 0 真1 错误2 错误名称:a，dtype:bool 我怎样才能使结果成为 0 真1 错误2 真名称:a，dtype:bool 即， np.nan ==
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为什么 Number.isNaN() 为字符串返回 false?
根据我的理解 NaN 代表 Not A Number.字符串 不一定是数字，因此我希望下面的代码为字符串返回true.然而，事实并非如此. console.log(Number.isNaN("Stack Overflow")); 有人可以澄清一下吗? 解决方案 Number.isNaN 和 isNaN 有区别 https://developer.mozilla.org/en/d
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熊猫选择倒数第二列也不是 nan
我已经尽可能多地清理了我的数据，并在 Pandas 数据框中读取了它们.所以问题是不同的文件有不同的列数，但它总是倒数第二个非 nan 列是我想要的.那么有没有办法把它们挑出来呢?这是数据的示例. ... f g h l0 ... 39994 29.568 29.569 NaN1 ... 39994 29.568 29.569 NaN2 ... 39994 29.568 29.569 NaN
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Pandas/Numpy NaN 无比较
在 Python Pandas 和 Numpy 中，为什么比较结果不同? from pandas import 系列从 numpy 导入 NaN NaN 不等于 NaN >>>NaN == NaN错误的 但是NaN 在列表或元组中是 >>>[NaN] == [NaN], (NaN,) == (NaN,)(真，真) 虽然 Series 与 NaN 又不相等: >>>系列([N
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了解节点插件 API (N-API) HandleScope
我很难理解如何正确使用 HandleScope 和 EscapableHandleScope.例如，来自 这个节点示例: MyObject::MyObject(const Napi::CallbackInfo& info) : Napi::ObjectWrap(info) {Napi::Env env = info.Env();Napi::HandleScope 范围(环境)；this->val
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Pandas read_sql_query 对某些列中的所有值返回 None
我正在使用 pandas read_sql_query 将数据从 MySQL 数据库表读取到 pandas 数据帧中.此表中的某些列全为 NULL 值.对于这些列，pandas 数据框的每一行都包含 None.对于所有其他列，数据框包含 NaN，其中存在 NULL 值.谁能解释为什么所有 NULL 列都返回 None ?我如何确保我拥有所有 NaN，希望无需进行手动转换?我应该补充一点，导致这个问
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根据相似列的值填写一列中的NA值
我想在给定的值中填充nan的值如下: df = pd.DataFrame({'A' : ['aa', 'bb', 'cc', 'aa'],'B': ['xx', 'yy', 'zz','xx'],'C': ['2', '3','8', np.nan]})打印 (df)乙丙aa xx 2bb yy 3cc zz 8aa xx NaN 预期输出: A B Caa xx 2bb yy 3cc zz
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numpy.polyfit 不处理 NaN 值
我对这段 Python 代码有疑问: 导入 matplotlibmatplotlib.use("Agg")将 numpy 导入为 np导入 pylab 作为 plA1=np.loadtxt('/tmp/A1.txt',delimiter=',')A1_extrema = [min(A1),max(A1)]A2=np.loadtxt('/tmp/A2.txt',delimiter=',')pl.c
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如何在 Python 中的滚动平均计算中忽略 NaN
对于时间序列销售预测任务，我想创建一个特征来表示过去 3 天的平均销售额.当我想预测未来几天的销售额时遇到问题，因为这些数据点没有销售数据(NaN 值).Pandas 提供了rolling_mean()，但是当窗口中的任何数据点是NaN 时，该函数会导致NaN 输出. 我的数据: 日期销售02-01-2013 100.003-01-2013 200.004-01-2013 300.005-
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一种热编码保留用于插补的 NA
我正在尝试使用 KNN 在 python 中输入分类变量. 为此，一种典型的方法是对变量进行热编码.但是 sklearn OneHotEncoder() 不处理 NA，因此您需要将它们重命名为创建单独变量的名称. 可重现的小例子: 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 np从 sklearn.preprocessing 导入 OneHotEncoder从 sklearn.i
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校正张量流中ANN的NaN值/损失
我正在使用张量流运行搅动模型，并遇到NaN损失.仔细阅读，发现 print(np.any(np.isnan(X_test)))证实了我的数据中可能存在一些NaN值. 我尝试使用 def标准化(训练，测试):平均值= np.mean(火车，轴= 0)std = np.std(train,axis=0)+0.000001X_train =(火车-平均值)/stdX_test = (test
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NaN或false作为双精度返回值
我有一个返回双精度值的函数.在某些情况下，结果为零，并且此结果应在调用方路由中进行相应处理.我想知道什么是返回双值数字的零(NaN，false等！)的正确方法: double foo(){如果(some_conditions){返回result_of_calculations;} 别的 {//以下哪个更好?返回std :: numeric_limits ::: quiet_N
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JavaScript数值自等式
我最近遇到了以下代码: function baseClamp(number，lower，upper){如果(数字===数字){if(upper！== undefined){数字=数字
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如何从Pandas DataFrame中创建列表列表，跳过Nan值
我有一个看起来像大熊猫的数据框 foo foo2 foo3 foo4纽约州WA AZ NaNb DC NaN NaN NaNc MA CA NaN NaN 我想对此数据帧的观察结果进行嵌套列表，但省略NaN值，所以我有类似[['NY'，'WA'，'AZ']，['DC']的内容，['MA'，CA']. 此数据帧中有一个模式，如果有区别，那么如果fooX为空，则后续列fooY也将为空.
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NaN元组列表(字符串，浮点数)如何获取最小值?
我有一个带 float('nan')的元组列表(字符串，浮点数).我怎样才能得到最小的元组?如果我使用min，我总是会得到 nan . [('GroundBasedMechWT'，nan)，('GroundBasedCallet'，nan)，('GroundBasedManualWT'，nan)，('GroundBasedManualLog'，nan)，('CableManualWTLog'，
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如何从dtype是列表的熊猫系列中删除NaN?
我有一个 pandas.Series，其中每一行的 dtype 是一个列表对象.例如 >>>将numpy导入为np>>>将熊猫作为pd导入>>>x = pd.Series([[1,2,3]，[2，np.nan]，[3,4,5，np.nan]，[np.nan]])>>>X0 [1、2、3]1 [2，南]2 [3，4，5，nan]3 [南]dtype:对象 如何删除列表中每一行的 nan ?
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NaN的问题:set_index().reset_index()破坏数据
我读到NaN是有问题的，但是以下情况会导致我的数据实际损坏，而不是错误.这是一个错误吗?我是否错过了文档中的一些基本知识?我希望第二个命令给出错误或给出与第一个命令相同的响应: ipdb>df年PRuid质控数据18 2007非质量控制0 8.01426119 2008非质量控制0 7.85915220 2010 nonQC 0 7.46826021 1985 10 NaN 0.8614032
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