python - 那些零碎的知识点一. 字符串格式化1. "旧式字符串解析(%操作符)"'Hello, %s' % name
"Hello, Bob"
'Hey %(name)s, there is a 0x%(errno)x error!' % {
"name": name, "errno": errno }
'Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!'2
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2024-10-12 13:55:50
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# NaN和NaN的区别：Python中的空值处理
在Python编程中，尤其是在数据科学和数据分析领域，处理缺失值是一个常见且重要的任务。本文将详细讨论“NaN”和“nan”的区别，以及如何在Python中处理它们。我们还会提供代码示例，帮助您更好地理解这些概念。
## 什么是NaN？
NaN是“Not a Number”的缩写，是一种浮点数表示，用于表示缺失或无效的数据。在Python中
>>> float('nan')
nan
>>> float('nan') == float('nan')
False
>>> float('Inf')
inf
>>> float('Inf') == float('inf')
True
>>> float('Inf') == float('nan')
Fal
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2023-05-26 15:23:57
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1 如何处理NAN获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式)如果缺失值的标记方式是NaN判断数据中是否包含NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)存在缺失值nan:1、删除存在缺失值的:dropna(axis=‘rows’)
注：不会修改原数据，需要接受返回值2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True)
va
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2023-08-18 16:01:05
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1. 白话垃圾回收用通俗的语言解释内存管理和垃圾回收的过程，搞懂这一部分就可以去面试、去装逼了…1.1 大管家refchain在Python的C源码中有一个名为refchain的环状双向链表，这个链表比较牛逼了，因为Python程序中一旦创建对象都会把这个对象添加到refchain这个链表中。也就是说他保存着所有的对象。例如：age = 18name = "武沛齐"1.2 引用计数器在refcha
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2024-07-23 21:15:37
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听完下面这首日语歌，你也差不多阅读完此文了 : )1. 概念Python变量是用于存储值所在的内存位置。换句话说，python程序中的变量将数据提供给计算机进行处理。Python中的每个值都有一个数据类型。Python中不同的数据类型是 Number， List， Tuple， String， Dictionary等。变量可
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2023-09-07 13:12:49
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# Python中的NaN：判断是否为NaN的科学探索
在数据分析和科学计算中，处理缺失值是一个常见且重要的任务。Python作为一门高级编程语言，广泛应用于数据科学领域。而在Python中，NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数，用于表示那些不可用或缺失的值。但是，如何判断一个值是否为NaN呢？本文将深入探讨这一问题，并提供实用的代码示例。
## 什么是NaN？
NaN是一个
原创
2024-09-11 06:35:15
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python在数据预处理的时候，经常遇到需要对空值进行处理的地方。空值在python中的表现一般为：1、None2、False3、''4、nan前3个很容易判断，直接=就可以了，第四种比较蛋疼，因为你会发现，它无法用==进行判断（这个跟nan的原因有关），这里要从nan的是啥说起。NaN（not a number），在数学表示上表示一个无法表示的数，这里一般还会有另一个表述inf，inf和nan的
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2023-07-14 16:44:59
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# 使用 Python 实现“输出南”的完整指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何用 Python 输出特定的内容，即“南”。我们将通过确定一系列的步骤，逐步实现这个目标，确保你能够理解每一步的具体操作并最终达到你的目的。
## 1. 整体流程
以下是实现“输出南”的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------------
# Python 处理 NaN 的完整指南
在数据科学和数据分析领域，"NaN"（Not a Number）是一个非常常见的概念，通常表示缺失值。在使用 Python 进行数据处理时，了解如何处理这些 NaN 值是至关重要的。本文将指导你了解处理 NaN 的流程，并提供代码示例帮助你掌握这个技能。
## 处理 NaN 的流程
在 Python 中处理 NaN 值通常可以分为以下几个步骤，我们
# 什么是Python
Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年开发。它是一种通用的、解释性的、交互式的编程语言，可用于开发各种类型的应用程序，包括Web应用程序、桌面应用程序、科学计算、人工智能和数据分析等。
## 为什么选择Python
Python具有许多优点，使其成为一种流行的编程语言。以下是一些主要优点：
1. 简单易学：Python语法简洁
原创
2023-09-13 12:02:04
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# 去除 NaN 值在 Python 中的重要性及实现方法
在数据分析与处理的过程中，NaN（Not a Number）值常常会出现在数据集中。这些值可能来自于缺失的输入、传感器故障或者数据整合时的不一致性。不论是什么原因，NaN 值都可能对数据分析的结果产生负面影响，因此，处理这些 NaN 值是数据清洗中的重要一步。
## NaN 值的影响
通常在数据分析中，NaN 值会导致以下问题：
# Python 矩阵中的 NaN 值处理
在数据分析和科学计算领域，处理缺失值是一项重要的任务。Python 的 NumPy 库提供了强大的支持来处理矩阵数据中的 NaN（Not a Number）值。NaN 值常常出现在数据集中，因为某些测量可能缺失或在条件下不适用。下面，我们将深入探讨如何识别和处理这些 NaN 值，并通过示例代码进行演示。
## 什么是 NaN？
在 NumPy 中，
# Python中的NaN值如何变为空值
在Python编程中，NaN是一个特殊的值，表示不是一个数字（Not a Number）。NaN通常出现在处理数值数据中的缺失值或无效值的情况下。在数据分析和机器学习领域，我们经常需要处理NaN值，将其转换为空值，以便更好地进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python将NaN值转换为空值的方法。
## NaN值的定义
NaN值是指一个不是数字的
原创
2023-10-10 07:47:19
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# Python中的DataFrames和缺失值（NaN）
在数据分析中，经常会遇到数据集中存在缺失值的情况。缺失值的处理对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。Python的pandas库提供了一个强大的数据结构DataFrame，可以方便地处理数据集中的缺失值。本文将介绍如何使用Python的DataFrame库处理缺失值。
## 什么是DataFrame？
DataFrame是panda
原创
2023-12-25 05:26:34
89阅读
# Python去除NAN
在数据分析和数据处理的过程中，经常会遇到缺失值（NAN）的情况。缺失值不仅会影响数据的准确性，还会导致后续分析和模型训练的不准确性。因此，正确处理和去除缺失值是数据分析的重要一步。
Python作为一种流行的数据分析语言，提供了多种方法来处理和去除缺失值。本文将介绍几种常用的方法，并通过代码示例来展示如何使用Python去除NAN。
## 方法一：删除包含NAN的
原创
2023-08-16 09:01:03
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# Python中的NaN定位与处理
在数据分析与机器学习中，处理缺失的数据是一个重要的环节。缺失值常常以“NaN”（Not a Number）形式出现。在Python中，尤其是使用Pandas库时，我们经常需要定位到这些NaN值，以便对数据进行清洗和处理。本文将介绍如何在Python中定位NaN值，并给出示例代码。
## 什么是NaN？
NaN是浮点数的一种状态，代表“不是一个数字”。在数
原创
2024-09-22 05:16:41
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# Python中的NaN判断
在Python中，NaN（Not a Number）是一个特殊的数值，它表示一个不确定或无效的数值。NaN常用于数学计算中，当一个操作不能产生有意义的结果时，就会返回NaN。
## 1. NaN的表示和判断
在Python中，NaN的表示方式是使用特殊的浮点数值：float('nan')。我们可以使用相等运算符（==）来判断一个数是否是NaN。
```pyt
原创
2023-12-01 10:07:22
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在处理数据时，遇到`NaN`（Not a Number）类型的问题是常见的，尤其是使用Python进行数据分析和科学计算时。本文将详细介绍如何有效地解决“PYTHON 输入NAN”问题，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
要解决`NaN`输入的问题，首先需要配置合适的环境。以下是所需的技术栈兼容性，可以在任何操作系统下进行。
```bash
#
# Python中处理NaN和字符串的技巧
在Python编程中，我们经常会遇到需要处理缺失数据或将数据类型转换为字符串的情况。本文将探讨如何在Python中有效地处理NaN（Not a Number）值和字符串。
## 什么是NaN？
NaN是一个特殊的浮点数值，表示“不是一个数字”。在Python中，NaN由`float('nan')`或`numpy.nan`生成。NaN与任何数字的比较
原创
2024-07-24 03:28:17
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