將numpy中的nan替換為python中的None
問題說明 想將numpy數據批量插入mysql，發現如下報錯： pymysql.err.ProgrammingError: nan can not be used with MySQL 替換方法 ...
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1、首先看下NaN和None的類型 type(np.NaN) ----> float type(None) -------> NoneType 2、None和NaN需要區別對待，如果想選擇全部的NaN和None,需要用==‘None’ 和isnull()雙重 ...
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python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN盡管在功能上都是用來標示空缺數據。但它們的行為在很多場景下確有一些相當大的差異。由於不熟悉這些差異，曾經給我的工作帶來過不少麻煩。 特此整理了一份詳細的實驗，比較None和NaN在不同場景下的差異。 實驗的結果有些在意 ...
dataframe填充NaN值
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spark dataframe 將null 改為 nan
由於我要疊加rdd某列的數據，如果加數中出現nan，結果也需要是nan，nan可以做到，但我要處理的數據源中的nan是以null的形式出現的，null不能疊加，而且我也不能刪掉含null的行，於是我用了sparksql 的 ISNULL和CASE WHEN方法： Case When 方法 ...
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