是否可以通过忽略NaN值来规范化python数组(包含一些NaN值)？
是的，可以通过忽略NaN值来规范化Python数组。规范化是将数组的值映射到特定范围内的过程，常用的方法是将数组的值减去最小值，然后除以最大值与最小值之差。在这个过程中，如果数组中存在NaN值，可以选择忽略这些NaN值进行规范化。
忽略NaN值进行规范化的优势是可以避免NaN值对规范化结果的影响。NaN值表示缺失或不可用的数据，如果将NaN值包含在规范化计算中，可能会导致规范化结果受到NaN值的影响，使得规范化结果不准确。
忽略NaN值进行规范化的应用场景包括数据预处理、机器学习和数据分析等领域。在这些领域中，经常需要对数据进行规范化以便进行后续的分析和处理。忽略NaN值可以提高规范化的准确性和可靠性。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，例如腾讯云数据万象（Cloud Infinite）和腾讯云数据湖（Data Lake）。腾讯云数据万象是一项数据处理和分析服务，提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据转换和数据规范化等。腾讯云数据湖是一种用于存储和分析大规模数据的解决方案，可以帮助用户构建高效的数据湖架构，并提供了数据查询、数据分析和数据挖掘等功能。
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2回答
将Python语言中的nan插入到复杂的numpy数组中会产生一些(对我来说)意外的行为：
a = np.array([5+6*1j])
print a
array([5.+6.j])
a[0] = np.nan
print a
array([nan+0.j])
我希望Python会为分析编写nan+nanj.，这可能并不重要，因为任何包含实部和/或虚部的复杂np.isnan都是真的。然而，我不知道我的行为，当我绘制我的数组的实部和虚部时，它给我的印象是我有关于虚部的信息(然而没有)。一种解决方法是编写a[0] = np.nan + np.nan*1j。有没有人能给我解释一下这种行为的原因？
浏览 0提问于2019-02-06得票数 2
假设我有一个numpy数组，它有一些浮点数(‘NaN’)，我现在不想估算这些数据，我想首先对这些数据进行归一化，并将NaN数据保持在原始空间，有什么方法可以做到这一点吗？
之前我在sklearn.Preprocessing中使用了normalize函数，但是这个函数似乎不能接受任何包含NaN的数组作为输入。
浏览 5提问于2016-06-10得票数 18
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我有一个包含nan条目的列表
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
b = [nan, 2, 3, nan, 5, 6]
c = [nan, 2, 3, 4, 5, 6]
data = [a,b,c]
我想通过对列表中的ith项进行求和，然后除以它的所有非NaN元素的平均值来找到列表中项的平均值。
mean = np.mean(data)
因为找到了nan条目，所以无法工作。
例如，在MATLAB中可以找到mean([a;b;c],'omitnan')选项。
Python中有类似的函数吗？
建议会很有帮助
浏览 10提问于2022-07-08得票数 0
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我正在尝试用缺失值(即nan)对数据进行规范化，然后再使用scikit--学习预处理。
显然，一些标度器(例如StandardScaler)以我想要的方式处理丢失的值--我的意思是在保持nans的同时，对现有值进行规范化--而另一些标度器(例如规范化器)只会引发一个错误。
我环顾四周还没有发现--我如何使用缺少值的规范化器，或者以其他方式复制它的行为(使用norm='l1‘和norm='l2'；我需要测试几个规范化选项)？
from sklearn.preprocessing import Normalizer, StandardScaler
import numpy
浏览 0提问于2019-03-21得票数 3
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2回答
我一直在尝试替换Pandas dataframe中丢失的值，但没有成功。我尝试了.fillna方法，还尝试循环遍历整个数据集，检查每个单元格，并使用所选的值替换NaNs。但是，在这两种情况下，Python都执行脚本而不抛出任何错误，但是NaN值仍然存在。
当我深入挖掘的时候，我发现了一些对我来说不稳定的行为，最好用一个例子来证明：
In[ ] X['Smokinginpregnancy'].head()
Out[ ]
Index
E09000002 NaN
E09000003 5.216126
E09000004 10.287496
E0
浏览 5提问于2015-11-07得票数 2
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我正在尝试使用MinMaxScaler()将我的数据缩放到0-1之间，使用：
x_scaling = x_scale.transform(x)
print("Min:", np.min(x_scaling))
print("Max:", np.max(x_scaling))
我的trackback错误消息是：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
浏览 272提问于2018-07-28得票数 0
1回答
我想用python来解一个差分方程。
y = x(n - 1) - (0.5(x(n-2) + x(n))
这里的x是一个长数组的值。我想用y绘制另一个时间序列数组t的。我可以用x绘制t，但是我无法生成滤波后的信号y。我已经尝试了下面的代码，但似乎我遗漏了什么。我没有得到想要的输出。
from scipy import signal
from plotly.offline import plot, iplot
x = array(...)
t = array(...) # x and t are big arrays
b = [-0.5, 1, -0.5]
a = 0
y = signal.
浏览 2提问于2017-07-22得票数 2
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我有一个列表"L“，它包含大量的浮点元素。
我的目标是计算"L“的平均值。
我尝试使用sum(L)/len(L)，np.mean(L)，.，但结果总是给出'inf‘，因为sum(L)也返回'inf’。
我确信这是内存问题和python作为存储某些值的限制。
我想知道处理这个问题的最佳实践是什么？
可以在运行时和通过if语句检测“inf”结果，可以以不同的方式计算平均值(比如将主列表替换为小列表，并计算它们之间的平均值)？。
浏览 3提问于2018-04-16得票数 2
我需要计算dataframe的第一列的平均值，我可以使用mean()方法进行计算。问题是:有时，数据中有-9999个值表示缺失的观测值。我知道在计算Pandas中的平均值时，NaN值本质上是跳过的，当然-9999值不是这种情况。
这是我试过的代码。它计算列的平均值，但通过在计算中取-9999值：
df=pandas.DataFrame([{2,4,6},{1,-9999,3}])
df[0].mean(skipna=-9999)
但它的平均值为-4998.5，这显然是用-9999计算得出的。
浏览 7提问于2015-01-27得票数 4
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我使用以下命令将CSV导入到中：
df=pandas.read_csv("import.csv", names=["Year", "Month", "Day", "Time",
"ColA"], encoding='iso-8859-1')
但是，Pandas将ColA作为数据类型对象导入。
我尝试使用它将该列转换为浮动：
df['ColA'] = df['ColA'].astype(float)
但是，会引发此错误：
ValueError: co
浏览 0提问于2018-02-19得票数 2
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2回答
我有一个numpy向量，在其中我要在一个受限的索引范围内找到最大值。向量可以包含NaN值。我还没有在numpy的max函数中找到一个同时处理NaN和subranges的解决方案。Python有解决方案吗？
示例:我想要第二个最大值(5.)，在数组中的第7和第11位置之间。
import numpy as np
b = np.array([3, np.nan, 5.3, 7., 8,5., 0, 1, 3, 5., 2.4, .1, .3, 0.5])
c = np.nanmax(a)
d = np.nanargmax(b)
我试着构建我自己的函数，但由于NaN的失败，它很难看。见下文。
de
浏览 1提问于2015-10-27得票数 0
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我使用的数据有一些空值，我想使用knn估算这些空值。为了有效地估算，我想对数据进行归一化。
normalizer = Normalizer() #from sklearn.preprocessing
normalizer.fit_transform(data[num_cols]) #columns with numeric value
错误:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。
那么，如何规范化具有NaN的数据呢？
浏览 28提问于2018-01-16得票数 9
我想插入一个数组，该数组包含从Python中的Pandas创建的空值，这些空值在中默认为np.nan。我不希望它们在我的NaN数据库中是‘PostgreSQL’，我希望我的PostgreSQL数组包含这样的空值：'{123,24,,23}'，这样它们就不会被计算在我的聚合函数中，比如计算指数之间的均值或标准差。我不确定在PostgreSQL中是否可能有稀疏数组。在我的数据集中不会有很多稀疏数组，我只是为了边缘情况而测试它。
我的表架构：
create_table = '''
CREATE TABLE {t} (
浏览 4提问于2017-03-21得票数 0
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1回答
我想知道你是否可以提供一些指导-我仍然在上工作，这是我试图做的：-For每个分组的‘国家或地区’，我试图获得包含2016年的‘数量’和2011年的‘数量’的行。然而，看起来可能会有一些国家没有2016或2011年的排行榜。问题是我在执行以下代码时出现错误：
for c in grp['Country or Area'].unique():
deltafiveyrs.append(grp[(grp['Year'] == 2016.0) & (grp['Country or Area'] == c)]['Quantity'
浏览 2提问于2020-02-19得票数 0
我有一个想要规格化的numpy数组。但是这个数组也包含很少的NaN值。所以我使用了下面的代码来屏蔽数组，然后进行规范化。
my_array_masked = np.ma.array(my_array, mask=np.isnan(my_array))
norm = np.linalg.norm(my_array_masked)
my_array_normalized = my_array_masked/norm
它将数组规范化，但我必须发送numpy数组来创建json文件。在这种情况下，它会导致以下错误：
TypeError: Object of type MaskedConstant is
浏览 28提问于2020-05-15得票数 0
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3回答
我有一些包含大约0 0行的大数据数组，我想在没有它们的情况下打印我的曲线图，如何打印？数组看起来像(它的一部分或(100000:2:2:N)数组，所以不能只删除那些行) A(:，:,1,5)：
12 60
12.1 80
12.2 75
0 0
0 0
0 0
Thx
ps现在我使用plot(A(:,1,1,5)，A(:,2,1,5))绘制；如何将它们绘制为具有不同长度对的散点(点)
非常感谢
浏览 0提问于2014-09-30得票数 1
3回答
在Python语言中，当使用np.empty()时，例如np.empty((3,1))，我们得到一个大小为(3,1)的数组，但实际上，它不是空的，它包含非常小的值(例如，1.7*(10^315))。是否可以创建一个真正为空/没有值但具有给定维度/形状的数组？
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
如何使用熊猫或numpy或任何适当的python模块将给定的以均值为中心的数据集转换成单位方差，数据还包含一些缺失的值，如"Nan“，在建模任务请求帮助之前也应该删除这些值。
谢谢
例如。数据集。
GA_ID PN_ID PC_ID MBP_ID GR_ID AP_ID class
0.033 6.652 6.681 0.194 0.874 3.177 0
0.034 9.039 6.224 0.194 1.137 Nan 0
0.035 10.936 10.304 1.015 0.911
浏览 5提问于2015-03-25得票数 0
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2回答
我试图编写一个函数来为仅属于特定类的值找到属性的平均值。
下面是我的代码：
`mean=0
total=0
count=0
for i in range(len(training_data)):
if (training_data[i,334])==0:
if training_data[i,2]<>None:
total+=training_data[i,2]
count+=1
mean=total/count`
但是，我的属性中有一些空值。我正在处理numpy，空值被编码为"NaN“。在上面
浏览 1提问于2016-02-25得票数 0
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1回答
我正在尝试使用python中的max函数在一维数组中查找最大值。然而，由于丢失数据(标记的天文数据)，这些阵列可能包含NAN。每次我尝试在数组中查找最大值时，都会给出NAN作为最大值。我想知道是否有一种方法可以找到数组中的最大实数。
浏览 34提问于2019-02-14得票数 1
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5回答
是否有一种更简单的方法来解析包含以下列表的数组：
data = [{'id': '1456', 'type': 'hotel', 'money': '123'},
{'id': '3215', 'type': 'appartment', 'rooms': '2', 'toilet': '1'},
{'id': '3213', 'ty
浏览 4提问于2016-04-15得票数 1
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1回答
沿轮廓线的旗拐点
、、
我有一个三维流中线形状文件，我正试图使用Python和Python3，特别是在标高变化0.5英尺或更高的情况下，沿着ArcGIS Pro标出拐点。以下是我所说的拐点的一些例子：
我有一张桌子，上面有每一张的顶点和高度。我添加了一个名为“旗帜”的字段来存储哪些顶点是拐点。
我如何标出海拔上升或下降0.5英尺的点？
浏览 10提问于2020-10-06得票数 0
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我不明白为什么下面代码的输出将NaN分隔到数组的开头，而将undefined值分隔到数组的末尾。我正将NaN和undefined强制到0，所以我希望它们能够同时(分组)在一起。
[9, undefined, NaN, undefined].sort(
function (a, b) {
// coercing NaN or undefined to 0
const first = (Number.isNaN(a) || a === undefined) ? 0 : a;
const second = (Number.isNaN(b) || b === undefin
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
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我正在加载两个拼图文件，每个文件都有1行，在Snowflake上的一个表中有一个变量列。当我使用python读取这两个文件并打印字段时，我看到相同数量的字段(在本例中为30个)。当我将这两个拼图文件加载到雪花上的表的variant数据类型列中并查询该表时，我只看到一个文件中的29个字段和其他文件中的30个字段。
当我查看这个缺少的字段的python输出时，我看到一个文件有一个值(在本例中是13)，另一个文件的值是NaN。
由于某些原因，Snowflake不会显示具有空值的字段。
在加载到snowflake时，我是否需要做一些不同的事情，以不忽略在拼图文件中没有值的字段。
浏览 20提问于2020-06-06得票数 0
我有一个由多列组成的数据集，我想使用Python中的groupby函数来计算平均值。但是，由于其中一些值是NAN，因此当存在NAN值时，我得到该特定组的平均值为NAN。我想省略这个值，不是将它设置为零，也不是用任何统计变量填充它，只要省略即可。
你知道我该如何做到这一点吗？
提前感谢！
浏览 1提问于2017-04-05得票数 0
嗨，我想处理一个数据文本文件，但我似乎有很多代码的问题。文本文件如下所示
-7 -9.000000000000002 -3 622.0582425616101
-6.500000000000001 -9.000000000000002 -3 622.1498719223513
-6 -9.000000000000002 -3
浏览 7提问于2017-12-31得票数 0
我有形状为(1212,2117)的numpy数组。数组包含值为0或值大于0的像素，如下所示：
我想给出0像素值的零数据。我试过这样做：
arr=arr.astype('float')
arr[arr==0]=np.nan
结果似乎是一个小正方形的NaN.with图：
plt.imshow(test)
然而，似乎所有的值都是变化的，就好像我检查这个数组的最大值或min值是多少一样：
test.max()
>>>nan
test.min()
>>>nan
--我想了解为什么我会得到这个结果，以及如何正确地给出值为0的像素的数据值
浏览 0提问于2021-06-09得票数 1
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当熊猫包含字符串列时，我想知道是否有一种将熊猫数据保存到hdf的好方法。
考虑到数据：
In [6]: df.head()
Out[6]:
浏览 13提问于2017-09-01得票数 3
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我对matlab很陌生，也习惯于python，很难找到一种方法来过滤一个类似于如何根据条件在python中过滤熊猫数据的结构。
Matlab
a = arrayfun(@(x) x.value ==10, Data);
Data_10 = Data(a);
在均匀输出中使用数组非标量时出错，在索引1处，输出1处。将'UniformOutput‘设置为false。
如何在python中这样做：：
Data_10 = Data[Data.value == 10]
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
1回答
我想知道是否有人知道TreeBagger(Matlab)是如何处理缺失值的。在文献和Breiman中描述的方法似乎有两种。其中一个(显然是更好的)使用递归/迭代方法来计算缺失值。
有没有人知道(肯定的)实现了哪种方法？没有可用于设置此设置的选项。我试图查看代码，但不知道这是在哪里处理的以及它是如何处理的。
浏览 6提问于2014-07-21得票数 1
1回答
具有numpy的线性回归模型的代码：
from statistics import mean
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def create_dataset(hm, variance, step=2, correlation=False):
val = 1
ys = []
for i in range(hm):
浏览 0提问于2020-08-13得票数 0
3回答
是否有可能让Python计数“NaN”(作为字符串/文本)在csv文件中的数量？试着使用熊猫的read_csv，但是有空格的一些列也被读为NaN。我知道的唯一工作方法是使用excel find 'NaN‘作为值。
有人知道其他方法吗？提前感谢！
浏览 6提问于2017-10-06得票数 4
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4回答
我有一个Pandas Dataframe，它有一些缺失值。我想用一些不会影响统计数据的东西来填充缺失的值，这是我将对数据执行的操作。 举个例子，如果在Excel中，你尝试对一个包含5个单元格和一个空单元格的单元格求平均值，那么平均值将是5。我希望在Python中也是如此。 我尝试用NaN填充，但是如果我对某一列求和，例如，结果是NaN。我也尝试用None填充，但得到了一个错误，因为我对不同的数据类型求和。 有人能帮忙吗？提前谢谢你。
浏览 25提问于2019-02-11得票数 0
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3回答
在numpy中，有没有一种很好的惯用方法来测试二维数组中的所有行是否相等？
我可以做像这样的事情
np.all([np.array_equal(M[0], M[i]) for i in xrange(1,len(M))])
这似乎混合了python列表和numpy数组，这很难看，而且可能也很慢。
有没有更好/更整洁的方法？
浏览 0提问于2014-10-02得票数 23
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1回答
我们如何加载一个文本文件，用制表符分隔的值，但是没有固定的列大小，以跳过缺失值的方式，完全以列表/数组或任何容器结束，每行包含numpy数组(或者整个numpy数组？->可能是不可能的，因为numpy需要固定的大小)？
这是否只能通过使用python读取每一行，然后使用loadtxt将该行转换为一维数组来实现？
list=[]
for lineString in file:
list.append( np.loadtxt(lineString) )
或者，是否可以使用load txt？
浏览 3提问于2014-03-05得票数 1
我的数据帧有80列乘以100万行。
数据集中有很多NaN，如果我丢弃所有的NA值，我会丢失太多的数据，使其变得无用。
我想知道是否有一种方法可以遍历这些列，当它稍后进行任何计算时，比如均值、中值、模式或更高级的计算，它只是假装这些值不在那里。
它并不总是像NaN一样，它有时包含像“无限”这样的值，应该忽略。
有没有类似这样的东西：
Find NaN and Infinity in Dataframe, flag them and DO NOT CONSIDER them IN CALCULATIONS
我试着找到一个命令来做这件事，但是任何关于它的信息，也许我只是在做傻事。
浏览 6提问于2021-03-03得票数 3
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本质上，我的任务是将二维温度场( 2D矩阵)转换为图像(这样就可以保持分辨率)，然后对图像进行一些图像处理，然后将其转换回温度场。例如，如果我的温度场是一个包含25x25单元的网格，我的图像应该具有25x25像素的分辨率。
另外，由于我的温度场将有浮动值，所以我希望在图像中保留浮动值，并能够在之后提取相同的值。
我尝试了以下方法:我有一个numpy数组，它表示一些物理场(比如温度)，我想将它转换成一个图像，以便进一步处理。但是在创建图像时，matplotlib的cmap似乎是保存分辨率的python的唯一选择。
但是当我将numpy数组保存到彩色地图中时，生成的图像似乎是一个4通道图像，而我想
浏览 1提问于2019-09-13得票数 2
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熊猫双面t检验
、、
如果我有这样的df：
normalized_0 normalized_1 normalized_0 mean std
Site
0 NaN 0.798262 1.456576 0.888687 0.118194
1 0.705540 0.885226 NaN 0.761488 0.047023
2 0.669539 1.002526 1.212976 0.82
浏览 0提问于2019-08-07得票数 1
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我对Dask非常陌生，我在使用函数map_blocks时遇到了一些困难。我试图对2D数组的每个元素执行一个函数。我没有为索引i和j创建2个数组，而是创建了一个大小为i * j的数组。
ij = da.arange(n_users*n_ratings)
diff = da.map_blocks(compute_error, ij, dtype=np.float_).compute()
函数compute_error
def compute_error(ij):
i = int(ij/n_users)
j = ij%n_users
if not np.isnan(x[i,j
浏览 3提问于2021-05-16得票数 0
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我正在尝试对一些Landsat 5 TM卫星图像进行辐射和atmoshperic校正--一个6波段的叠加，进入一个三维numpy阵列，排列如下：band, Rows (Lat), Columns(Lon)。
这个问题来自于我尝试使用的经验方法--暗像素减法。计算需要在图像最暗的像素上进行识别。
问题是，在排列图像的方式中，它包含了0值像素，也就是说，图像的帧。我希望使用numpy.where从图像中排除这些像素：
import numpy as np #numerical python
import matplotlib.pyplo
浏览 2提问于2017-05-17得票数 0
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在数据清理中，我处理的最重要的事情之一是缺少值。R使用它的"NA“缺失数据标签来很好地处理这个问题。在python中，我似乎需要处理屏蔽数组，这些数组似乎是一个很大的麻烦，而且似乎没有得到很好的文档证明。对于如何在Python中简化这个过程，有什么建议吗？这正在成为进入Python进行数据分析的关键因素。谢谢
更新显然已经有一段时间没有看过numpy.ma模块中的方法了。看来，至少基本的分析函数可以用于蒙面数组，所提供的示例帮助我了解如何创建蒙面数组(感谢作者)。我想看看Python中的一些较新的统计方法(在今年的GSoC中正在开发)是否包含了这个方面，并且至少进行了完整的案例分析。
浏览 11提问于2009-09-04得票数 11
我有不同的excel文件，我正在处理与潘达斯。我需要从每个文件的顶部删除一定数量的行。这些额外的行可以是空的，也可以包含文本。熊猫正在合并一些行，所以我不确定需要移除多少行。例如：
下面是一个excel文件示例(表示为csv)：
,,
,,
some text,,
,,
,,
,,
name, date, task
Jason,1-Jan,swim
Aem,2-Jan,workout
下面是我当前的python脚本：
import pandas as pd
xl = pd.ExcelFile('extra_rows.xlsx')
dfs = xl.parse(xl.sh
浏览 6提问于2016-10-27得票数 2
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我正在通过复制一些R段的郊游来学习Pandas包。现在我使用来自R的dplyr包作为示例：
R脚本
planes <- group_by(hflights_df, TailNum)
delay <- summarise(planes,
count = n(),
dist = mean(Distance, na.rm = TRUE))
delay <- filter(delay, count > 20, dist < 2000)
Python脚本
planes = hflights.groupby('TailNum')
planes[
浏览 2提问于2014-07-30得票数 19
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2回答
Python脚本中调用的外部C例程返回一个“大”和“深”JSON，该JSON在某些键中包含一些未引用的nan值。
由于这些值，JSON显示为无效，因此无法通过websocket发送。
例如：
{'myKey': nan}
如何能够修复这个JSON而不必检查每个值？修复生成JSON的源不是一个选项。在通过websocket发送JSON之前，我需要修复它。
是否有一种方法可以将未引用的nan替换为在尝试通过emit通过WebSocket时不会导致错误的东西。
或者，是否有一种方法可以配置以允许这些未引用的nan值？我目前的研究，说它不能。
想法(?)
我在想，我可以将nan字符串改
浏览 4提问于2016-02-09得票数 2
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我已经将一些MATLAB代码移植到Python中，包括绘制2D矩阵(列表)中一些数据的彩色地图的绘图实用程序。MATLAB和Python绘图实用程序非常相似，因此我能够使它们在视觉上非常接近，而且只需付出很少的努力。
我在这里使用的测试矩阵是：
X = [ 1 0 3 ]
[ 4 5 6 ]
[ 7 8 9 ]
带有测试矩阵的MATLAB
X = [1 0 3;
4 5 6;
7 8 9];
figure(1);
imagesc(X);
colormap(hot);
colorbar;
带有测试矩阵的Python
import nump
浏览 4提问于2017-07-12得票数 3
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1回答
我刚接触python和pandas 在下面的数据框中，我需要删除完全为" None“的列，其中包含"blanks None"，但不删除包含值和None的列 ? 在上表中，我希望删除列A和列C，因为它们完全是“无”或“空白和无”，但是列B至少在3个单元格中有一些有效数据，它不应该被干扰 如何在df.drop (pandas)中给出这个条件
浏览 48提问于2021-11-11得票数 0
回答已采纳
我拿到了那本书。python词典：
OrderedDict([(30, ('A1', 55.0)), (31, ('A2', 125.0)), (32, ('A3', 180.0)), (43, ('A4', nan))])
是否有一种方法可以删除任何值都是NaN的条目？我试过这个：
{k: dict_cg[k] for k in dict_cg.values() if not np.isnan(k)}
如果soln同时适用于python 2和python 3，那就太好了。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 6
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我有2000年标签数据(7个不同的标签)和大约100 K未标签数据，我正在尝试使用。数据有1024维。我的问题是，分类器将一切标记为1。我的代码如下所示：
X_unlabeled = X_unlabeled[:10000, :]
X_both = np.vstack((X_train, X_unlabeled))
y_both = np.append(y_train, -np.ones((X_unlabeled.shape[0],)))
clf = LabelPropagation(max_iter=100).fit(X_both, y_both)
y_pred = clf.predict(X
浏览 2提问于2013-11-19得票数 5
我有一个dfAB
import pandas as pd
import random
A = [ random.randint(0,100) for i in range(10) ]
B = [ random.randint(0,100) for i in range(10) ]
dfAB = pd.DataFrame({ 'A': A, 'B': B })
dfAB
我们可以使用分位数函数，因为我想知道列的第75百分位数：
dfAB.quantile(0.75)
但是现在我把一些NaNs放在dfAB中并重新做这个函数，很明显它的不同之处是：
dfAB.lo
浏览 0提问于2018-09-04得票数 9
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在大多数浮点表示中可能存在几种不同类型的NaN (例如，安静的NaN、信令NaN等)。我想这在numpy中也是如此。我有一个NaN的特定位表示，用C定义并导入到python中。我希望测试一个数组是否完全包含这个特殊的浮点位模式。有什么办法吗？
注意，我想测试数组是否包含这个特定的NaN，而不是它是否具有一般的NaN。
浏览 1提问于2020-08-28得票数 1
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