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 ...

NAN和INF值處理 首先我們要知道這兩個英文單詞代表的什么意思： NAN：Not A number，不是一個數字的意思，但是他是屬於浮點類型的，所以想要進行數據操作的時候需要注意他的類型。 INF：Infinity，代表的是無窮大的意思，也是屬於浮點類型。np.inf表示正無窮大 ...

上一篇pandas數組(pandas Series)-(3)向量化運算里說到,將兩個 pandas Series 進行向量化運算的時候,如果某個 key 索引只在其中一個 Series 里出現,計算的結果會是 NaN ,那么有什么辦法能處理 NaN 呢? 1. dropna() 方法 ...

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 ...

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 ...

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Pandas使用這些函數處理缺失值： isnull和notnull：檢測是否是空值，可用於df和series dropna：丟棄、刪除缺失值 axis : 刪除行還是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...

1、檢查缺失值 為了更容易地檢測缺失值(以及跨越不同的數組dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函數，它們也是Series和DataFrame對象的方法 - 2、清理/填充缺少 數據Pandas提供了各種方法來清除缺失的值。 fillna()函數 ...