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python列表去除nAn

def str2num(s): try: return int(s) except: return None lista = [ ['0624', 'b', 'nan', 'nan', 'nan','nan', '1', 'true', '2', '0', '1', 'ture', '2', '0'], ['0625', 'b', 'nan','nan', 'nan', 'nan', '2', ' ture', '1', '0', '2', 'tur...

利用Counter函数,代码如下: import numpy as np from collections import Counter lst = [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 5] lstnan = np.isnan(lst) lstcounts = Counter(lstnan) print lstcounts

df.dropna()

import numpy as npdata = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])# 获得一个bool数组np.isnan(data)# array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool)# 这样可以获得nan的数量np.isnan(data).sum()# 2

说明你的样本数据中有nan值,通常是因为原始数据中包含空字符串或None值引起的。 解决办法是把样本数据中包含nan值的数据剔除, 或者如果样本数据都是数值的话可以把nan值都改成0。

Python 中表示 Not A Number 使用小写的 nan 可以这样定义一个 nan a = float('nan') 或者 from decimal import Decimal a = Decimal('nan') 最常见的计算有 无穷大 减 无穷大 结果为 nan float('inf') - float('inf') 判断一个数是不是 nan imp...

import numpy as np# list.count(value) 统计list中value出现的次数array = np.array([1,2, 3, np.nan, np.nan])print(list(array).count(np.nan))

在help NaN的说明文档中有介绍关于NaN相等的问题: Because two NaNs are not equal to each other, logical operations involving NaNs always return false, except ~= (not equal). Consequently, NaN ~= NaN ans = 1 NaN == NaN ans = 0 因为...

利用 np.nan != np.nan 为 True 的性质 >>> import numpy as np>>> a = np.array([1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6])>>> aarray([ 1., nan, 3., 4., nan, 6.])>>> np.count_nonzero(a != a)2

数据库里面的”空值”有两种:空字符(“”)、空值(NULL)。 两种存储方式在数据库中都很常见,实际中根据业务或者个人习惯可以用这两种方式来存储“空值”。那这两种到底有什么区别,下面通过例子直接来展示: -- 创建表testcreate table `test` (`id` ...

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