關於NaN的一些操作: 1.isNaN(n) 2.Object.is(n) 3.封裝成方法:NaN連自己本身都不相等,所以可以利用這個特性來判斷這個值是不是NaN 4.判斷數組中是否含有NaN 注意:不能用 ...
我發現在數據處理中非常常見的就是nan值的判斷,篩選數據尤為常見, 判斷數據是否為nan,前提是np.float類型數組,但在應用於對象數組時會引發TypeError 返回bool類型 np.isnan ndarray 但是np沒有直接提供給我們非nan的判斷,起初我試了一試np.notnan ,然后發現np並沒有替我們封裝, 但是np有一個非常好用的特性也就是np.nan np.nan 於是乎, ...
2018-10-26 17:53 2 6922 推薦指數:
關於NaN的一些操作: 1.isNaN(n) 2.Object.is(n) 3.封裝成方法:NaN連自己本身都不相等,所以可以利用這個特性來判斷這個值是不是NaN 4.判斷數組中是否含有NaN 注意:不能用 ...
下面討論了哪一種方法的速度最快 reference: stackoverflow.com/questions/911871/detect-if-a-numpy-array-contains-at-least-one-non-numeric-value ...
第一種方法: 第二種方法: ...
方法一:window.isNaN() 注意: window.isNaN 只對數值有效,如果傳入其他值,會被先轉成數值。比如,傳入字符串的時候,字符串會被先轉成NaN,所以最后返回true,這一點要特別引起注意。也就是說,isNaN為true的值,有可能不是NaN,而是一個字符串。(不是數值 ...
python中nan值判斷與處理 針對計算 metrics 的平均值的時候,最終結果都是 nan,需要提前判斷,然后剔除掉。 pandas 里面 NaN 判斷,如下: bm_waybill_id arrive_lat arrive_lng ...
原文鏈接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建議從這里下載這篇文章對應的.ipynb文件和相關資源。這樣你就能在Jupyter中邊閱讀,邊測試文中的代碼。 python原生的None和pandas, numpy ...
pandas中DataFrame,Series 都有 isnull()方法,而數據框/單元格卻沒有,用了就會報錯:AttributeError: 'float' object has no attribute 'isnull' 怎么判斷單個框是否為 np.nan? 索引一個單元格 ...
一、nan和inf的簡介 二、nan中的注意點 三、nump中常用統計函數 注意:一般替換數值的nan使用均值(mean)或中值(media) ...