以下是一些常见的异常类型： 无效值 (NaN 和 Inf) 数组中可能存在缺失值或超出范围的无效值。 例如，0/0 会生成 NaN，而 1/0 会生成 Inf。...# 包含异常值的数组 data = np.array([1, np.nan, np.inf, -np.inf, 2]) # 检测异常值 print("是否为 NaN：", np.isnan(data)...替换异常值 使用 numpy.nan_to_num 可以将数组中的 NaN 和 Inf 替换为指定值。...忽略异常值的计算 NumPy 提供了一些专门处理异常值的函数，例如 nanmean 和 nanstd，可以忽略 NaN 值进行计算。...清洗数据：在数据分析前，使用 nan_to_num 或相关方法处理异常值。 忽略异常值的计算：对于包含缺失值的数据，优先使用如 nanmean 等方法，避免直接操作。
在本节中，我们将讨论缺失数据的一些一般注意事项，讨论 Pandas 如何选择来表示它，并演示一些处理 Python 中的缺失数据的 Pandas 内置工具。...在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...考虑到这些约束，Pandas 选择使用标记来丢失数据，并进一步选择使用两个已经存在的 Python 空值：特殊浮点值NaN和 Python None对象。...： vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max() # (nan, nan, nan) NumPy 确实提供了一些忽略这些缺失值的特殊聚合： np.nansum(vals2...这可以通过how或thresh参数来指定，这些参数能够精确控制允许通过的空值数量。 默认值是how ='any'，这样任何包含空值的行或列（取决于axis关键字）都将被删除。
一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。....max() (nan, nan, nan) NumPy 也提供了一些特殊的累计函数， 它们可以忽略缺失值的影响： np.nansum(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax...为了完成这种交换过程， Pandas 提供了一些方法来发现、 剔除、 替换数据结构中的缺失值， 主要包括以下几种。 isnull() 创建一个布尔类型的掩码标签缺失值。...这些需求可以通过设置 how 或 thresh 参数来满足， 它们可以设置剔除行或列缺失值的数量阈值。...虽然你可以通过isnull() 方法建立掩码来填充缺失值，Pandas 为此专门提供了一个 fillna() 方法， 它将返回填充了缺失值后的数组副本。
数据数组 前一章表明 Python 提供了一些非常有用和灵活的通用数据结构。特别是，list 对象可以被认为是一个真正的工作马，具有许多方便的特性和应用领域。...由于list对象可以包含任意其他对象，它们也可以包含其他list对象。...② 值是否小于或等于…？ ③ 值是否等于…？ ④ 以整数值 0 和 1 表示True和False。 ⑤ 值是否大于…且小于或等于…？ 此类布尔数组可用于索引和数据选择。注意以下操作会展平数据。...④ 给出每列的最大值。 ⑤ 给出每列的最小值和最大值。 也可以通过多个列进行分组。...② 检查x列中的值是否为正且y列中的值是否为负。 ③ 检查x列中的值是否为正或y列中的值是否为负。 使用结果布尔Series对象，复杂数据（行）的选择很简单。
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。...NumPy是用于数字计算的第三方库，已针对使用一维和多维数组进行了优化。它的主要类型是称为的数组类型ndarray。该库包含许多用于统计分析的方法。...x和x_with_nan都是list。不同之处在于x_with_nan包含一个nan值。也就是空值(缺失值)，这样的数据在分析中十分常见。...那么在python里，创建一个nan值可以有以下方法 float('nan') math.nan np.nan 当然这三种方法创建的空值都是等价的 ?...nan，那么要是想忽略nan，可以使用np.nanmean() >>> np.mean(y_with_nan) nan >>> np.nanmean(y_with_nan) 8.7 pandas也有对应方法
Pandas使用NaN或者None来代替丢失的值。...None代替丢失值 第一个被Pandas使用的哨兵值是None， 由于None是Python对象，所以它并不适合所有情况，只能用于数组的类型为对象的情况。...，但结果都是NaN vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max() # (nan, nan, nan) Numpy还提供了一些函数用于聚合运算，可以忽略掉丢失的数据： np.nansum...Pandas提供了更为精细的控制，通过参数how和thresh来控制。 how的默认值为any， 也就是说任意行或者列只要出现NA值就删除，如果修改为all，则只有所有值都为NA的时候才会删除。...image.png 如果需要进一步的控制，可以通过thresh来指定最少保留多少个非NA值。
本文和你一起来探索Python中的nan函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...1.检查数组中是否有nan值，代码如下： import numpy as np # 创建一个包含 numpy.nan 的数组 arr = np.array([2, np.nan, 4, 5...代码如下： # 对数组进行数学运算 result = arr + 5 result 得到结果： array([ 7., nan, 9., 10.]) 3.对含有nan值的数组求最大值，代码如下...： max([2, np.nan, 4, 5]) 得到结果： 5 可以发现通过使用np.nan，可以在数组中表示缺失或无法表示的数值，并参与各种数学运算，而不会导致错误。...至此，Python中的nan函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
这个特性可以用来直接比较一个值是否为 NaN。 # 假设model_ans是一个可能包含NaN的值 if model_ans !...这个函数可以应用于标量值或者数组，返回一个布尔值或者布尔型数组。...这时，可以使用 try-except 结构来捕获这个异常，从而间接判断一个值是否为 NaN。...: print("model_ans是NaN") 这种方法可以在不确定值是否为 NaN 时使用，但需要注意，引发 TypeError 的操作应该与 NaN 值有关，否则可能会捕获到其他类型的异常...在 Python 中，pandas和numpy提供了多种工具来帮助我们识别和处理 NaN 值。本文介绍的方法可以帮助开发者和数据分析师更有效地处理数据中的缺失值，确保数据分析的准确性和可靠性。
详解：标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。...（参考：Python 科学计算 – Numpy） Series： Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做 索引。...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...名称 维度 说明 Series 1维 带有标签的同构类型数组 DataFrame 2维 表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列 DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame...中可以包含若干个Series。
可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...像SAS一样，DataFrames有不同的方法来创建。可以通过加载其它Python对象的值创建DataFrames。...Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。...thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.
表 4.1：一些重要的 NumPy 数组创建函数 函数 描述 array 将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为 ndarray，可以通过推断数据类型或显式指定数据类型来完成；默认情况下会复制输入数据...4.2 伪随机数生成 numpy.random 模块通过函数有效地生成许多种概率分布的样本值的整个数组来补充内置的 Python random 模块。...isnan 返回布尔数组，指示每个值是否为NaN（不是一个数字） isfinite, isinf 返回布尔数组，指示每个元素是否有限（非inf，非NaN）或无限 cos, cosh, sin, sinh...power 将第一个数组中的元素提升到第二个数组中指示的幂 maximum, fmax 逐个元素的最大值；fmax忽略NaN minimum, fmin 逐个元素的最小值；fmin忽略NaN mod...) 计算集合交集 union() 计算集合并 isin() 计算布尔数组，指示每个值是否包含在传递的集合中 delete() 通过删除索引i处的元素来计算新的索引 drop() 通过删除传递的值来计算新的索引
异常值的处理方法 删除：异常值是否剔除，需视具体情况而定，因为有些异常值可能蕴含着有用的信息。 把异常值当作缺失值，删除或填充。 忽略。 3....重复值的处理方法 删除：异常值是否剔除，需视具体情况而定，因为有些异常值可能蕴含着有用的信息。 忽略。 1.2.3 数据集成 1....与Python列表不同，数组在参与算术运算时无需遍历每个元素，便可以对每个元素执行批量运算，效率更高。...2.5.3 数组转置 熟悉数组的转置，可以通过T属性、transpose()方法、swapaxes()方法实现数组转置操作 2.5.4 随机数生成 1. numpy的random库 python里随机数生成主要有两种方式...Wang NaN dtype: float64 Series 和 ndarray 之间的主要区别是，Series 上的操作会根据标签自动对齐 index顺序不会影响数值计算，以标签来计算 空值和任何值计算结果仍然为空值
np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示...import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean...()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]: np.mean(test)Out[5]: nan那么我们如何来忽略这里面的nan，缺省值呢，numpy还有其他函数可以实现，那就是np.nanmean..., np.nanmax 诸如此类的函数，可以看出来就是前面加上一个nanIn [6]: np.nanmean(test)Out[6]: 4.75In [7]: np.nanmax(test)Out[7]
对象可以通过执行new操作符后跟要创建的对象类型的名称来创建。Object有三个子类型狭义的对象- 正则表达式（regexp），数组（array），函数（function）。...、字符串、布尔、函数 使用typeof 运算符可以判断一个变量是否是数字、字符串、布尔、函数。...NaN + 12 // NaN NaN - 12 // NaN NaN * 12 // NaN NaN / 12 // NaN （3）判断NaN的方法 isNaN方法可以用来判断一个值是否为NaN。...isNaN()函数接受一个参数，该参数可以是任何类型，而函数会判断这个参数是否"不是数值"。isNaN()在接收到一个值之后，会尝试将这个值转换为数值。...如果字符串中包含的有效的浮点数，就会转化成对应的浮点数，前面的0会忽略。
key 值来避免这个问题。...大家也可以自己尝试一下，有问题欢迎一起讨论指出。 ” 兼容性与场景考虑(数组中是否包含对象，NaN等？)...我们要考虑这个数组中是否有null、undefined、NaN、对象如果二者都出现，上面的所有数组去重方法并不是都是适用哦，下面详细说一下。...当数组长度大于等于 200 时，会创建 Set并将 Set 转换为数组来进行去重（Set 不存在情况的实现不做分析）。...参考文章 MDN中一些函数讲解 深入分析数组去重 JavaScript专题之数组去重 排序算法学习总结
如果需要精确指定输出 dtype，则可以通过转换输入或使用*out=*来提供输出数组来执行。...现在改进为返回数组仅包含最后一个元素为NaN的NaN。 对于复数数组，所有 NaN 值都被视为等价（无论 NaN 是位于实部还是虚部）。...(gh-16987) np.unique 现在只返回单个 NaN 当 np.unique 在具有多个 NaN 条目的数组上操作时，其返回值会为原始数组中每个 NaN 条目包含一个 NaN。...现在已经改进，返回的数组仅包含最后一个 NaN。 对于复数数组，所有的 NaN 值都被视为等价（无论 NaN 是否在实部或虚部）。...现在改进为返回的数组只包含一个 NaN，作为最后一个元素。 对于复数数组，所有的 NaN 值都被视为等价（无论 NaN 是否在实部或虚部）。
基本类型是对象（字典）、数组（列表）、字符串、数字、布尔值和空值。对象中的所有键都必须是字符串。有几个 Python 库可用于读取和写入 JSON 数据。...对于每条记录，我们可以通过运行以下代码填充一个标签名称（如YTD_ACTUAL）到数据值（排除一些标签）的字典： data = [] skip_fields = ["PARENT_SEQ", "INDICATOR_SEQ...表 7.1：NA 处理对象方法 方法 描述 dropna 根据每个标签的值是否具有缺失数据来过滤轴标签，对于可以容忍多少缺失数据有不同的阈值。...一些数据类型，如时间间隔、时间增量和带时区的时间戳，如果不使用计算昂贵的 Python 对象数组，将无法有效支持。...这些方法通过 Series 的 str 属性访问；例如，我们可以使用 str.contains 检查每个电子邮件地址中是否包含 "gmail"： In [188]: data.str.contains(
如果后续行的列数少于第一行，则用NaN填充。 可以通过usecols来避免这种情况。这确保了列按原样获取，而尾随数据被忽略。 usecols 类似列表或可调用对象，默认为None 返回列的子集。...keep_default_na 布尔值，默认为True 是否在解析数据时包括默认的 NaN 值。...如果index或columns具有序列化级别名称，也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。...转换是逐个单元格应用的，而不是整个列，因此不能保证数组 dtype。例如，具有缺失值的整数列无法转换为具有整数 dtype 的数组，因为 NaN 严格是浮点数。...可以通过设置dropna=True来更改此行为。
中的inv()函数就是用来求矩阵的逆 - 用numpy解线性方程组 8、numpy随机数 numpy数组 数组的一些属性 1、从列表产生数组： 使用numpy中的array函数将列表数据转换成数组...并没有为 b 分配新的空间来存储它的值，而是让 b 指向了 a 所分配的内存空间，因此，改变 b 会改变 a 的值： a = array([0,1,2,3,4]) b = a[2:4] print b...这么做的好处在与，asarray 不仅可以作用于数组，还可以将其他类型转化为数组。 ...number）： In [5]: np.nan Out[5]: nan 检查是否为无穷： In [6]: np.isinf(1.0) Out[6]: False In [7]: np.isinf(np.inf...开头的函数会进行相应的操作，但是忽略 nan 值。
dtype: float64 通过上面的例子，对向量化进行简单总结，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，下面从看看具体怎么应用。...如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。..., 'f_g_h']) s.str.split('_') 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 NaN 3 [f, g, h] #切分后的列表中的元素可以通过...正则表达式模块标志，例如重新忽略。如果 pat 是已编译的正则表达式，则无法设置。 regex：布尔值，默认为真。...如果定义每个元素应重复重复的次数，也可以传递一个数组。在这种情况下，数组的长度必须与Series的长度相同。
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