pandas基於numpy,所以其中的空值nan和numpy.nan是等價的。numpy中的nan並不是空對象,其實際上是numpy.float64對象,所以我們不能誤認為其是空對象,從而用bool(np.nan)去判斷是否為空值,這是不對的。 可以判斷pandas中單個空值對象的方式 ...
用isnan 如: if isnan a break end 如果a是NaN,退出for循環 continue,退出當前循環。 如果a是NaN,退出for循環 continue,退出當前循環。 ...
2022-04-06 21:52 0 886 推薦指數:
pandas基於numpy,所以其中的空值nan和numpy.nan是等價的。numpy中的nan並不是空對象,其實際上是numpy.float64對象,所以我們不能誤認為其是空對象,從而用bool(np.nan)去判斷是否為空值,這是不對的。 可以判斷pandas中單個空值對象的方式 ...
刪除包含NaN的行: a(any(isnan(a), 2),:) = []; 刪除全部為NaN的行: a(all(isnan(a), 2),:) = []; ...
Nan_3x4 = ones(3,4)*nan 定義一個3X4的空矩陣,即將一個0矩陣乘以nan即可。 ...
一、前言 搭建springboot項目,我們都是采用的Restful接口,那么問題來了,當前端調用接口或者是其他項目調用時,我們不能單一靠調用方來控制參數的准確性,自己也要對一些非空的值進行判定。 二、方案 按照我們以往的做法,都是對request中的參數 ...
一、前言 搭建springboot項目,我們都是采用的Restful接口,那么問題來了,當前端調用接口或者是其他項目調用時,我們不能單一靠調用方來控制參數的准確性,自己也要對一些非空的值進行判定。 二、方案 按照我們以往的做法,都是對request中的參數 ...
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache. ...
首先定義一個數據表: a = pd.DataFrame({'name':['Tom','Amy','John','George'], 'sex':['male','female',np.nan,'male'], 'number':['SA1001','SA1002','SA1003 ...
判斷某列是否有NaN 判斷某列是否全部為NaN ...