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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[] == np.nan Falsenp.nan != False if np.nan == Truenp.nan 不是普通的false
原创
2024-02-06 10:41:55
76阅读
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
原创
2024-04-06 07:43:44
108阅读
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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# 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
原创
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
原创
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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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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#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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import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame([
[1, 1, 1, 1],
[2, np.nan, None, ""]
])
# 使用 `count()` 函数统计每一列中不为 None 和 np.nan 的元素个数
counts = df.count()
print(co
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2023-12-04 14:27:36
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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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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
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list ：特殊的数组数组和列表的区别:数组: 存储的时同一种数据类型;list:容器， 可以存储任意数据类型;1.Numpy简介：什么是numpy？ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库； 快速， 方便的科学计算基础库(主要时数值的计算， 多维数组的运算)。轴的理解(axis)
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2023-10-13 16:08:42
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拯救pandas计划（12）——转换包含np.nan的float64类型列为int64类型最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。系列文章说明：系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求平台：windows 10python 3.8p
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2023-04-27 11:01:59
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python小白入门学习day04目录§一、周末内容回顾1、PEP8规范2、python注释语法3、变量与常量4、数据类型§二、今日内容详细1、作业详解2、基本数据类型之布尔值bool2、基本数据类型之元组tuple3、基本数据类型之集合set4、与用户交互5、格式化输出6、基本运算符7、常用赋值符8、逻辑运算符9、成员运算符10、身份运算符11、今日感想12、作业§一、周末内容回顾1、PEP8规
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2023-10-13 11:44:22
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