numpy 的nan怎么判断

2024-08-30

numpy nan值的判断

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray

pandas 里面对nan的判断

不要用math.isnan() pandas里专门有一个函数: age_null = pd.isnull(titanic_survival[‘age’])

pandas numpy处理缺失值，none与nan比较

原文链接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源.这样你就能在Jupyter中边阅读,边测试文中的代码. python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同

判断变量是否为 NaN

首先要明确 NaN 的一个特性, NaN不能用相等操作符(== 和 ===) 来判断, NaN === NaN 会返回 false: 下面是测试代码: console.log(isNaN('1')) // false console.log(isNaN('')) // false console.log(isNaN(' ')) // false console.log(isNaN('35,37')) // true console.log(isNaN('123ABC')) // true con

Js判断值是否是NaN

方法一:window.isNaN() 注意: window.isNaN 只对数值有效,如果传入其他值,会被先转成数值.比如,传入字符串的时候,字符串会被先转成NaN,所以最后返回true,这一点要特别引起注意.也就是说,isNaN为true的值,有可能不是NaN,而是一个字符串.(不是数值会先调用 Number 方法转化为数值) 方法二:Number.isNaN(value)(ES6语法,存在兼容性问题) 1. 首先判断 value 类型是不是 number; 2. 然后判断 value 是不是

js判断undefined nan等

1,js判断undefined 主要用typeof(),typeof的返回值有:undefined,object,boolean,number,string,symbol,function等, if(typeof(str)) == 'undefinde'){ alert('undefined'); } 2,js判断NAN NAN代表非数字的特殊值, 一般出现NAN的情况有几种, 1,将字符串转成数字的时候就会变成NAN var str = 'abc'; parseInt(str): //NANp

numpy使用总结

numpy是Python中常用的数据处理库的基础库,一般通过import numpy as np的方式导进科学计算库numpy 在numpy中,主要的数据结构是ndarray,在numpy中称为数组,其中二维数组对应于数学上的矩阵,是数据处理中的常见结构 numpy的创建可以通过读取本地文件来创建:genfromtxt() world_alcohol = numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt", delimiter=",",dt

numpy教程：逻辑函数Logic functions

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433 真值测试Truth value testing all(a[, axis, out, keepdims]) Test whether all array elements along a given axis evaluate to True. any(a[, axis, out, keepdims]) Test whether any array element along a gi

python实战学习之numpy学习

numpy基础要点 1.生成数组 np.array([]) 2.变量的类型 numpy.ndarray 3.数据的类型 int8,float64,float32,bool等 4.数据的类型转换 x.astype("float32") 5.保留N位小数 np.round(x,n) 6.切片和索引 6.1 行选择 x[2]或x[2:,:] 6.2 列选择 x[:,4:] 6.3 连续多行 x[2:,:3] 6.4 不连续的几个值 x[[1,3],[2,4]]注:这是选择(1,2)和(3,4

你可能不知道的 NaN 以及 underscore 1.8.3 _.isNaN 的一个 BUG

这篇文章并不在我的 underscore 源码解读计划中,直到 @pod4g 同学回复了我的 issue(详见 https://github.com/hanzichi/underscore-analysis/issues/2#issuecomment-227361035).其实之前也有同学提出 isNaN 有 native 的 function,正好借此文辨析下几个常见的概念.方法,她们是 NaN,Number.NaN,isNaN,Number.isNaN,以及 underscore 中的 _.

Javascript如何判断一个变量是数字类型?

isNaN()不能判断一个变量是否为数字类型,isNaN(123)值为false,isNaN('123')值也为false.isNaN() 的实际作用跟它的名字isNaN并不一致,isNaN(NaN)值为true,isNaN(Number("xyz"))值为true,isNaN("abc")值为true,isNaN(123/0)值为false,所以它实际是将不能转换成number类型的其他类型及其自身NaN都判断为true,而除了其自身NaN外所有的number类型

lodash源码分析之NaN不是NaN

暗恋之纯粹,在于不求结果,完全把自己锁闭在一个单向的关系里面. --梁文道<暗恋到偷窥> 本文为读 lodash 源码的第五篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 本篇分析的是 eq 函数. 作用与用法 eq 函数用来比较两个值是否相等.遵循的是 SameValueZero 规范. var obj1 = {test: 1} var obj2 = {test: 1} var ob

科学技术库Numpy

一.生成矩形操作 1)numpy获取的数据是以 “,” 为分割的数据结构,来生成矩阵注意:skip_header=1 去掉行首,即说明行 ,Cao jin,,,python,-- ,张二毛,,,IT,-- ,三,,,python,-- ,张大三,,,python,-- ,二毛,,,运维,-- 1.txt import numpy a = numpy.genfromtxt("1.txt",encoding='utf-8',delimiter=",",dtype=

关于NaN

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>NaN</title> <

JS类型判断typeof PK {}.toString.call(obj)

参考链接:https://www.talkingcoder.com/article/6333557442705696719 先看typeof <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <script type="text/javascript" src="&

160822、关于javascrip ==(等号) 和===(恒等)判断

说明在JavaScript中,下面的值被当做假(false),除了下面列出的值,都被当做真(true): false null undefined 空字符串数字 0 NaN //属性是代表非数字值的特殊值.NaN 与所有值都不相等,包括它自己 NaN === NaN //false !!NaN === !!NaN //true 判断规则 ==, 两边值类型不同的时候,要先进行类型转换,再比较. ===,不做类型转换,类型不同的一定不等. 恒等(===) 如果类型不同,就[

Python 数据清洗--处理Nan

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy-bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7wxTCB1NmnNSzM-t5pUc3zy0dg.. https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy6YnbQPc3cuKWH5w_8iuvJ

Python技法：浮点数取整、格式化和NaN处理

1. 取整的三种方法 1.1 强转int类型这种方法会直接对浮点数的小数部分进行截断(无论是正还是负). print(int(2.7)) # 2 print(int(-2.7)) # -2 1.2 采用math.ceil和math.floor 这种方法的取整规则如下图所示: 可以看到无论是正数还是负数,都遵循:ceil往数轴正方向取整,floor往数轴负方向取整.实例如下: print(math.ceil(-1.27)) # -1 print(math.floor(-1.27)) # -2 p

《利用python进行数据分析》读书笔记--第五章 pandas入门

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库.pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构.这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误.. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的

重拾Python(4):Pandas之DataFrame对象的使用

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

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