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python列表去除nAn

df.dropna()

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

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

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))

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。

>>> a == 'NaN' False >>> a == nan False >>> a == float('NaN') False >>> isNaN(a) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in NameError: name 'isNaN' is not defined 以上几种方法,都可以试一下

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...

NULL表示:不可用、未赋值、不知道、不适用,它既不是0也不是空格。记住:一个数值与NULL进行四则运算,其结果是NULL 空值和NULL的区别在于,在做count计算的时候:count(field_name),field_name的值为空值也会被计算在里面(这一行统计有效)...

你也许需要 float("nan") 和 math.isnan(x) >>> float("nan") nan >>> nan = float("nan") >>> import math >>> math.isnan(nan) True >>> math.isnan(1) False >>> math.isnan(nan + 1) True

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