np.nannp.nan问题今天在学习动手学数据分析的课程的时候，细心的队友发现了一个问题。对于数值型数据，pandas使用浮点值NAN（NotaNumber）来表示缺失值，我们称NaN为容易检测到的标识值但是在运行以下代码时候，会发现：pythonnp.nannp.nan返回的却是：pythonFalse有点百思不得其解。然后继续查阅官方代码仓库的issue，定位到：BUG:Incorrecth
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2022-06-16 16:49:44
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1 + np.nan # nan
sum([1, np.nan]) # nan
np.sum([1, np.nan]) # nanhttps://blog.51cto.com/u_16055028/6177557
Python Pandas pivot_table 透视表 计数numpy.sum()是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中所有元素的总和¹²³⁴⁵。以下是该函数的基本语法：n
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2023-12-21 10:23:00
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# Python中替换'a'为np.nan的方法
## 简介
在Python中，我们经常需要对字符串进行操作和处理。其中一个常见的操作是将字符串中的某个字符替换为其他值。在本文中，我将教给你如何使用Python中的replace()函数来将字符'a'替换为np.nan。
## 整体流程
下面是实现这一任务的整体流程：
```mermaid
pie
title 替换'a'为np.nan
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2023-08-24 20:46:04
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import pandas as pd
import numpy as np
print(
sum([
np.nan,1
])
) # np.nan 除非pd.df.sum
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2024-03-27 13:05:27
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import numpy as np
print(np.nan * 1) # np.nan
# print(None * 1)
print(1 / np.nan) # np.nan
print(np.nan ** -1) # np.nan
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2024-03-27 16:20:25
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import numpy as np
import pandas as pd
# 乘法 # mul 仍然是np.nan
print(
pd.Series([1, 2]).mul(pd.Series([np.nan]))
)在 Pandas 中，你可以对 Series 进行各种数学运算，包括加法、减法、乘法和除法。让我们来看一下如何在 Pandas 中执行 Series 的乘法操作。首先
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2024-04-06 07:43:44
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[] == np.nan Falsenp.nan != False if np.nan == Truenp.nan 不是普通的false
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2024-02-06 10:41:55
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import numpy as np
import pandas as pd
# 加法 sum函数 输出 np.nan
# pd.Series.sum np.nan 为 0
print(
pd.Series([np.nan, 1]).sum()
)
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2024-04-06 07:37:06
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1.定义数组，初始化数组我习惯性写成了这样：错误count = int[60]正确定义：count = [0]*60当然，还可以借用numpy库生成数组，可以得到多维数组：print(np.zeros(3))
print(np.zeros((3,3)))
print(np.zeros((4,3,2)))结果：[0. 0. 0.][[0. 0. 0.] [0. 0.
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2023-07-27 23:45:42
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理解python中的深浅复制本篇文章主要对深浅复制来一个系统的理解，理解深浅复制还是非常重要的，所以此篇文章主要针对深浅复制还是模糊的朋友一个清晰地认识什么是深浅复制呢，字面的意思就是复制的深浅程度不一样，浅复制就相当于我们复制了最外面的一层，但是里面的所有东西都是共用的，这么说的话那么我改变其中一个里面的内容，那么另一个不是也变了吗，但是深复制我们里面外面都复制了，那么我们改变其中一个，另一个是
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2024-09-19 17:10:34
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# 如何实现Python中剔除NaN值
## 简介
在Python中，处理数据时经常会遇到NaN值（Not a Number），这些NaN值会对数据分析和建模造成困扰。本文将教你如何使用NumPy库来剔除数据中的NaN值。
## 流程步骤
以下是剔除NaN值的整个流程，我们将使用NumPy库来实现：
```mermaid
stateDiagram
Start --> 输入数据
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2024-03-11 05:05:50
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前言在numpy的使用中，对axis的使用总是会产生疑问，如np.sum函数，在多维情况下，axis不同的取值应该做怎样的运算呢？返回的是什么形状的数组呢？在网上查了很多资料，总是似懂非懂，查阅了官方文件，以及多次试验后，我总结出一种能深入透彻理解axis用法的说明，配合着np.sum例子。希望大家再也不会对axis的使用产生困惑，即使在高维情况下也信手拈来。numpy中axis取值的说明首先对n
# Python 中处理 NaN 值的技巧
在数据科学和分析领域，处理缺失值（NaN）是一项重要的技能，特别是在使用 NumPy 和 Pandas 等库时。本文将介绍如何有效处理 NumPy 数组中的 NaN 值，并展示一些可视化的例子，包括饼状图和甘特图。
## 什么是 NaN？
NaN（Not a Number）是表示缺失或不可用数据的一种方式。在处理实际数据时，我们经常会遇到缺失值。为
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2024-09-25 05:54:40
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# Python 中使用 NumPy 向前填充 NAN 值的指南
在数据科学和数据处理的过程中，缺失的数据（常用 NaN 表示）是一个常见问题。向前填充（也称为前向填充或前补）是处理 NaN 值的一种有效方法。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 中的 NumPy 库实现这一功能。
## 整体流程
要实现向前填充 NaN 值，通常包含以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
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2024-10-13 03:32:06
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pandas.isna 是最全的判断缺失值的函数包括None, pd.NaT, np.nan 等
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2024-04-03 07:59:32
181阅读
Numpy在python中属于非常常用的包，无论是机器学习搭配pandas，还是数据可视化搭配pylab都是很正常的搭配。Numpynumpy的官方中文文档：NumPy 中文NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。除其他外，它包括：功能强大的N维数组对象；精密广播功能函数；集成C/C+和Fortran代码的工具；强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。更简单的说，Numpy是Pyth
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2024-02-23 10:48:57
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# Python3 array 转成 np array
## 概述
在Python中，array是一种简单的数据结构，而np array则是numpy库中的数组类型，具有更多的功能和灵活性。将Python的array转换成np array可以让我们更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何实现这一转换过程。
### 任务流程
```mermaid
journey
title Pytho
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2024-05-24 05:40:22
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# Python3 中 NumPy 数组的类型转换
在数据科学和机器学习的领域中，NumPy 是一个极为重要的库。它提供了支持大规模数组和矩阵运算的功能，同时也包含了大量的数学函数库。在处理数据时，数组的类型转换常常是必不可少的一步。本篇文章将详细探讨如何在 Python3 中进行 NumPy 数组的类型转换，并提供相关的代码示例。
## NumPy 数组的基本概念
NumPy 数组是一个多
#创建ndarray
importnumpy as np
nd= np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同，如果数据的类型不同，会统一为统一类型，优先级为str>float>int
nd #array(['2', '4', '6', '11'], dtype='#使用np创建routines函数创建#（1）np.one(sh
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2023-10-25 16:48:28
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numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)描述使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素(默认行为)或者用户使用nan、posinf和neginf关键字来定义数字参数x : scalar or array_like输入数据copy : bool, optionalif True,则创建x的副本if False,则在原对象上替换nan : int, flo.
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2021-08-12 22:38:09
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