我有一个数据框看起来像..。 ? 或 ConvertedComp LanguageWorkedWith
0 NaN C#;HTML/CSS;JavaScript
1 NaN JavaScript;Swift
2 NaN Objective-C;Python;Swift
3 NaN NaN
4 NaN HTML/CSS;Ruby;SQL 我如何将这些语言分开,使每种语言都在各自的列中?并且正确分组,并在两者之间使用NaN值。 这样,预期的输出将如下所示。
我有两个数据帧,如下:
XYZ
Year Quantity Car Colour
2001 1000 Swift Red
2001 16 Wagonar White
2001 16 Wagonar Black
2001 200 Baleno Silver
2001 20 Zen White
ABC
Year Quantity Car Colour
2001 1000 Swift Red
2001 16 Wagonar White
2001 200 Baleno Silv
我有一个数据集,如下所示;
x1 x2 x3
-10.593017 NaN NaN
-10.300049 3.624823938 NaN
-11.776855 3.707569866 NaN
-10.342041 3.770059949 NaN
-19.416992 3.819520417 6.516808442
-12.051026 3.898067841 6.753639662
NaN 3.687338806 6.317082898
NaN NaN 6.226243427
你能告
如何在熊猫数据中添加带有默认值的额外列?
请参阅以下代码:
userID = "narendramodi"
tweets = api.user_timeline(screen_name=userID,
# 200 is the maximum allowed count
count=500,
include_rts = True,
# Necessary to k
我想要StandardScaler (通过SK学习)某些DataFrame,它包含了大量的NaN值,在执行这个标量转换之后,我想将所有NaN分配给-1。既然我们知道StandardScaler不适用于NaN值,这是怎么可能的?
如果有任何其他解决方案(它不依赖于,Scikit,学习),也请提到这一点。
df = pd.DataFrame(StandardScaler().fit_transform(values_to_scale.values))
我收到以下错误消息:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large f
我正在尝试加载一个ASCII文件,该文件包含在某些行的第二列中没有定义的点,我这样做时得到了这个错误:
S = load('bond_order_correlation4A.dat')
??? Error using ==> load
Unknown text on line number 7 of ASCII file
C:\Users\VAIO\Desktop\MATLAB\R2010b\bin\bond_order_correlation4A.dat
"-nan+-nani".
我如何避免这个错误,换句话说,我如何跳过读取有NaN的行?
有什么想法吗
有没有什么lambda表达式可以让我在将NaN值传递给函数时,将其替换为0或-1? 我知道我可以像这样检查NaN: if (Double.isNaN(variable_name))
{
// make it 0 or -1
} 但是我想使用lambda表达式来实现,比如 function_to_called("variable_string", variable_double); // have a check if variable double is NaN
看到这个问题:和this:,其中一种方法是这样(必要的修改):
var a = "123"
var b = "123b"
if ( +a === +a ) // true
if ( +b === +b ) // false
在JavaScript中,这个逻辑是如何在内部工作来实现这一点的呢?
我的问题是,而不是如何检查一个字符串是否是一个有效的数字-这个问题已经在这里得到了回答:。我想了解+a === +a语句是如何工作的。
它分为A类和B类。 df :
Category A A A B B
CODE U-01 U-02 U-03 U-04 U-05
n1 0 1 0 2 nan
n2 1 1 0 nan nan
n3 3 0 nan 0 2 我想根据标准值"0“、">0”和nan来计算数值。 我想要的输出表将如下所示: Categ
我有这个数据框架:
data = {'one': pd.Series([1,2,3], index=['a','c','d'], dtype='i4')
'two': pd.Series([4,7,2,2], index=['a','b','c','d'])}
pd.DataFrame(data)
我得到了以下输出
one two
a 1.0 4
b NaN 7
c 2.0 2
d 3.0
重要注意事项:--我需要这里的所有东西都与jit兼容,否则我的问题就很小了:)
我有一个jax numpy数组,如:
a = jnp.array([1,5,3,4,5,6,7,2,9])
首先,我考虑一个值来过滤它,让我们假设我只保留<5的值
a = jnp.where((a < 5), x=a, y=jnp.nan)
# a is now [ 1. nan 3. 4. nan nan nan 2. nan]
我只想保留非nan值:然后,[ 1. 3. 4. 2.]和我将使用这个数组进行其他操作。
但是更重要的是,在我的程序执行期间,这段代码将被多次执行,阈值将发生变化
我有一个中间有值的矩阵,边界上有NaNs (假设一个矩阵代表一个分水岭,它从不是正方形的)。我需要用一个细胞来做一些成分应力计算。我试图避免使用核心Matlab功能中的外部库,然而,我试图做的类似于padarray对称,但是对于不规则的边界:
padarray(Zb,[1 1],'symmetric','both');
例如:
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN 2 5 39 55
我对熊猫很陌生。我的df看起来如下:
A A A B B B
a NaN NaN 2 NaN NaN 5
b NaN 1 NaN 9 NaN NaN
c 3 NaN NaN 7 NaN
我怎么才能得到
A B
a 2 5
b 1 9
c 3 7
它看起来像合并,连接是为多个数据文件。我也试过
df.groupby(by=[A,B], axis=1)
但得到
ValueError: Grouper and axis must be same length