代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True)

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在不同场景下的差异. 实验的结果有些在意料之内,有些则让我大跌眼镜.希望读者看过此文后会None和NaN这对“小妖精”有更深的理解. 为了理解本文的内容,希望本文的读者需要对pandas的Series使用有一定的经验. 首先,导入所需的库 In[

array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档 list,一维,二维array,datafrme,loc.iloc.ix的简单探讨 Numpy数组的索引和切片介绍: 从最基础的list索引开始讲起,我们先上一段代码和结果: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[:5:-1] #step < 0,所以start = 9 a[0:5:-1] #指定了start = 0 a[1::-1] #step < 0,所以stop = 0 输出: [

今天在用写一段求和的代码时候,发现最后返回的是nan的结果,这段循环求和代码依次调用了三个函数,于是依次打印这三个函数的返回值,发现其中一个函数的返回值为nan,原来是因为这段函数里面没有相似的用户,所有返回结果为nan,于是我就想加一个判断条件,当结果为空时,跳过本次循环: if res==nan: continue 本以为加上这一句话就可以了,于是重新运行了一下,oh,shit!!!!结果没有任何变化,以前是nan的还是一样没有跳过.于是我想到了我用到了Python的numpy库,会不会是n

想创建或测试正无穷.负无穷或NaN(非数字) 的浮点数 Python 并没有特殊的语法来表示这些特殊的浮点值,但是可以使用float() 来创建它们.比如: >>> a = float('inf') >>> b = float('-inf') >>> c = float('nan') >>> a inf >>> b -inf >>> c nan >>> 为了测试这些值的存在,使用m

118. Pascal's Triangle Given numRows, generate the first numRows of Pascal's triangle. For example, given numRows = 5,Return [ [1], [1,1], [1,2,1], [1,3,3,1], [1,4,6,4,1] ] class Solution(object): def generate(self, numRows): """ :type numR

from array import array from random floats = array('d',random((for i in range(10**7)) fp = open('floats.bin','wb') floats.tofile(fp) fp.close() floats2 = array('d') fp1 = open('floats.bin','rb') floats2.fromfile(fp1,10**7) fp1.close()

python中通常情况下for循环会枚举各个元素不会访问下标,例如: l = [1,2,4,6] for val in l: print l 但是有时候我们会需要在便利数组的同时访问下标,这时候可以借助于enumerate函数来实现,例如: l = [1,2,3] for index,val in enumerate(l): print 'index is %d, val is %d' % (index,val)

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

Attributes of numpy.ndarray: numpy.ndarray.shape: Dimensions (height, width, ...) numpy.ndarray.ndim: No. of dimensions = len(shape) numpy.ndarray.size: Total number of elements numpy.ndarray.dtype: Datatype import numpy as np def array(): a = np.ran

一.排序 a = [2,3,4,1] b = np.argsort(a) # out:[3 0 1 2] # 输出:是一个数组,是按元素递增顺序的索引 二.查找 1.最大值及其索引 b = max(a) # 最大值 b = np.max(a) # 两个一样的效果 # out:5 c = np.argmax(a) # 最大值的索引 # out:4 2.在某条件下查找 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.argwhere(a>2) # out:[[0 2]

最近,处理两个矩阵的点除,得到结果后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work:查看得到的数据,发现有很多nan和inf,导致python的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母出现0的缘故.为了将结果能够被python其他函数处理,尤其numpy库,需要将nan,inf转为python所能识别的类型.这里将nan,inf替换0作为例子. 1. 代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

1.简介 Numpy库是进行数据分析的基础库,panda库就是基于Numpy库的,在计算多维数组与大型数组方面使用最广,还提供多个函数操作起来效率也高 2.Numpy库的安装 linux(Ubuntu和debian)下:sudo apt-get install python-numpy linux(fedora)下:sudo yum install numpy scipy conda isntall numpy 3.ndarray,numpy的核心 array方法下的几个属性 >>> a

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

1.安装pip: python -m pip install -U pip (打开命令行窗口:Anaconda Prompt) 升级:python -m pip install --upgrade pip (相关用法:https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#installing-from-wheels) 查询已经安装的包:pip list2.安装nilearn: pip install -U --user nilearn (打开命令行窗口:Anacon

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

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

Python:pandas(一) 这一章翻译总结自:pandas官方文档--General functions 空值:pd.NaT.np.nan //判断是否为空 if a is np.nan: ... 数据操作 melt 将DataFrame从一个宽类型转化为长类型:固定某一列,看该列变量其他列的值 pivot 用某些列将DataFrame变形(不是常见的大小变形) cut 切割一个一维数据为离散的区间 qcut 与cut相似,区别在于cut是等长切割,qcut是等元素数切割 merge 连接