1. float(‘NaN’) 判断： float(‘NaN’) != float(‘NaN’)
2. pandas中的 nan 判断：
• pd.isnull(df1) # df1 是DataFrame对象，也可以是Series对象
• pd.isna() # 直接判断DataFrame某一列是否为空值 两种用法效果一致
• df[‘c’].isna()
• pd.isna(df[‘
转载
2023-06-21 00:49:22
385阅读
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
转载
2023-08-18 16:01:05
599阅读
在进行数据分析和科学计算时，处理缺失值是一个常见的任务。在 Python 中，`NaN`（Not a Number）就是一种表示缺失值的标准方式。本文将层层深入，探讨 Python 中 `NaN` 的处理，解决方案，以及在实际应用中的对比和分析。
### 背景定位
随着大数据技术的发展，数据清洗和缺失值处理变得愈加重要。早在 Python 诞生之初，其库如 NumPy 和 Pandas 就开始
python零碎笔记is 跟 == 区别join 跟 split列表清空fromkeys()转换成False的数据类型（跟空沾边的）浅拷贝 深拷贝time 模块简单的生产验证码的函数 is 跟 == 区别== 比较值
is 比较的是内存地址# python 中内置小数据池，内存地址是一样的
# 1. 数字 -5~256 （pycharm开发工具改变了这个范围，具体是多少可能会随着使用次数而改变）
转载
2023-11-09 22:54:25
40阅读
# Python DataFrame 中的 NaN 处理
在数据分析和处理中，我们经常会遇到缺失值（NaN），Python 的 pandas 库提供了一个强大的数据结构 DataFrame 来处理这些数据。本文将介绍如何在 DataFrame 中识别和处理 NaN 值。
## 识别 NaN 值
首先，我们需要识别 DataFrame 中的 NaN 值。Pandas 提供了 `isna()`
原创
2024-07-16 05:25:18
174阅读
大家好，我是老白，今天是我入坑学习Python第9天，今天主要学习的内容是函数的基本定义和用法。首先跟着教材介绍几个常用的词； def (define 的缩写，定义)的含义是创建函数，或者说是给一个函数下个定义，告诉你，我要创建这个函数了。arg (agument的缩写，参数)和parameter的都是参数的意思，但是稍有不同，这里不做详细解释，说实在话，现在的我也不是特别清楚其中的差异。retu
转载
2023-08-09 20:38:21
236阅读
# 如何在Python列表中处理NaN值
大家好，我是一名经验丰富的开发者，在这篇文章中，我将教给大家如何在Python列表中处理NaN值。首先，让我们来看一下整个处理流程的步骤。
## 处理NaN值的流程
以下是处理NaN值的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的模块 |
| 2 | 创建一个包含NaN值的列表 |
| 3 | 检查列表中的
原创
2023-09-09 07:58:31
260阅读
小伙伴们好啊，今天和大家说说函数里的大众情人VLOOKUP。作为职业表亲，大家对TA是既爱又恨：经常打交道，却又时不时的耍个小脾气，接下来咱们就慢慢开扒。1、初识VLOOKUP函数VLOOKUP 是在表格的首列查找指定的值，并由此返回表格当前行中其他列的值。我们可以用一种简单的方法先记住VLOOKUP函数的参数：=VLOOKUP(需要找的内容,用来查找的数据表,返回数据表中第几列的内容，匹配的方式
我在数据预处理的时候碰到了这个难点，通过百度等方式搜索查找资料，发现关于NaT这个时间中的无效值的资料很少，想把这个类型的值转变为其他类型再判断也基本不符合语法规范，所以写下了这篇文章，肯定有很多更好的方法去查找，也希望大家来分享或批评指正。NaT的意思为Not a time如下图表格数据，目标用python是能判断出csny那一列为空的时间：khcsnyxbdjsjc68b20b42002-11
转载
2023-06-17 14:44:00
291阅读
# 在Python中删除表格中的NaN值
在数据科学中，处理数据的干净与整洁是非常重要的一项工作，特别是缺失值（NaN值）。在Python中，处理表格数据的常用库是`pandas`。本文将指导你如何使用pandas库删除表格中的NaN值，并涵盖整个流程。
## 整体流程
要删除表格中的NaN值，我们可以遵循如下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
# Python删除list中的nan
在实际的数据处理中，我们经常会遇到一些缺失值，比如NaN（Not a Number）在Python中表示缺失值。当我们使用列表（list）来存储数据时，有时候会出现一些NaN值，这些NaN值会影响我们对数据的分析和处理。因此，我们需要将这些NaN值从列表中删除，以确保我们的数据分析结果的准确性。
## 处理nan值的方法
在Python中，有几种方法可
原创
2024-04-04 06:59:08
698阅读
### 如何在Python中忽略list中的NaN
#### 流程概览
在Python中，要忽略list中的NaN值，我们可以通过以下步骤来实现：
1. 导入必要的库；
2. 创建一个包含NaN值的list；
3. 使用循环结构遍历list；
4. 使用条件语句判断是否为NaN；
5. 在满足条件的情况下，将NaN值排除；
6. 输出处理后的list。
下面让我们逐步来实现这个流程。
#
原创
2023-07-27 07:27:46
447阅读
# 如何在Python中筛选矩阵中的NaN值
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中筛选矩阵中的NaN值。首先，让我们整理一下这个过程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入需要的库] --> B[读取矩阵数据]
B --> C[筛选NaN值]
C --> D[输出结果]
```
## 步骤一：导入需要的库
在Python中
原创
2024-07-09 05:28:21
36阅读
# Python 去掉 Set 中的 NaN
在 Python 中，处理数据时，尤其是在数据分析和科学计算中，你可能会遇到 `NaN`（Not a Number）值。涉及到集合（set）时，如何从中去除 `NaN` 值是一个重要的问题。本文将引导你了解如何通过步骤逐步实现这个目标。
## 整体流程
以下是去掉 set 中 NaN 的整体流程：
| 步骤 | 描述
# 如何删除Python列表中的NaN值
## 1. 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(检查列表中的NaN值)
B --> C(删除NaN值)
C --> D(结束)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：检查列表中的NaN值
首先，我们需要检查列表中是否包含NaN值。
```python
# 导入pandas库
import pan
原创
2024-03-19 04:17:49
48阅读
# Python去除列表中的NaN值
在数据处理的过程中，经常会遇到NaN（Not a Number）值。NaN值通常表示缺失的数据或者无效的数据，这些值会对数据分析和模型建立造成干扰。因此，我们需要一种方法来处理和去除NaN值。
本文将介绍如何使用Python去除列表中的NaN值。我们将讨论NaN值的定义、Python中的NaN表示方式以及几种常用的方法来处理NaN值。
## 什么是NaN
原创
2023-08-13 08:26:32
566阅读
# 在NumPy中删除NaN值的指南
在数据科学和机器学习中，处理缺失值是一个非常重要的步骤。在Python中，使用NumPy库处理数组时，我们可能会遇到`NaN`（Not a Number）值。在本文中，我将手把手教你如何删除NumPy数组中的`NaN`值。
## 整体流程
下面是处理`NaN`值的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|
###### Dive Into Python 学习记录 主要记录该书中的重点内容，部分以前学过的内容就只作简单的回顾记忆，没有实际去操作1.1 概览#filename:
#coding=utf-8
def buildConnectionString(params):
"""Build a connection string from
# Python去除列表中的NaN
> "在数据处理中，经常会遇到需要将列表中的NaN（Not a Number）值去除的情况。本文将介绍如何使用Python来实现这一功能。"
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python去除列表中的NaN。首先，让我们来看一下整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初
原创
2023-09-01 07:21:07
154阅读
# Python中的NaN和NA：理解缺失数据
在数据分析中，处理缺失数据是一个常见且重要的任务。在Python中，`NaN`（Not a Number）和`NA`（Not Available）经常被用来表示缺失或无效的值。了解这两者的区别及其使用场景对于数据清洗和分析至关重要。
## 什么是NaN和NA？
- **NaN（Not a Number）**：这是一个浮点数值，表示未定义或不可表
