关于NaN的一些操作: 1.isNaN(n) 2.Object.is(n) 3.封装成方法:NaN连自己本身都不相等,所以可以利用这个特性来判断这个值是不是NaN 4.判断数组中是否含有NaN 注意:不能用 ...
我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError 返回bool类型 np.isnan ndarray 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan ,然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan np.nan 于是乎, ...
2018-10-26 17:53 2 6922 推荐指数:
关于NaN的一些操作: 1.isNaN(n) 2.Object.is(n) 3.封装成方法:NaN连自己本身都不相等,所以可以利用这个特性来判断这个值是不是NaN 4.判断数组中是否含有NaN 注意:不能用 ...
下面讨论了哪一种方法的速度最快 reference: stackoverflow.com/questions/911871/detect-if-a-numpy-array-contains-at-least-one-non-numeric-value ...
第一种方法: 第二种方法: ...
方法一:window.isNaN() 注意: window.isNaN 只对数值有效,如果传入其他值,会被先转成数值。比如,传入字符串的时候,字符串会被先转成NaN,所以最后返回true,这一点要特别引起注意。也就是说,isNaN为true的值,有可能不是NaN,而是一个字符串。(不是数值 ...
python中nan值判断与处理 针对计算 metrics 的平均值的时候,最终结果都是 nan,需要提前判断,然后剔除掉。 pandas 里面 NaN 判断,如下: bm_waybill_id arrive_lat arrive_lng ...
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 ...
pandas中DataFrame,Series 都有 isnull()方法,而数据框/单元格却没有,用了就会报错:AttributeError: 'float' object has no attribute 'isnull' 怎么判断单个框是否为 np.nan? 索引一个单元格 ...
一、nan和inf的简介 二、nan中的注意点 三、nump中常用统计函数 注意:一般替换数值的nan使用均值(mean)或中值(media) ...