三步加星标 你好，我是 zhenguo 在今天这篇文章，我将总结 3 个Python 数据分析常见问题，分别是： nan相等性比较问题 pandas 按列 extract 和正则提取 round 四舍五入之谜...为了演示的方便，我使用 tex 排版，文末提供使用数据和pdf下载。...提出nan相等性比较问题； 使用 extract 正则提取，可以实现更复杂的正则表达式提取，很有用； round 四舍五入问题： ?
Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 修改Df列名，删除某列，以及将nan值替换为字符串yes Part 1：目标 ?...目标： 修改列名：{'time': 'date', 'pos': 'group', 'value1': 'val1', 'value3': 'val3'} 删除列value2 替换nan值为yes Df...nan df_2.fillna("yes", inplace=True) print("替换nan", "\n", df_2, "\n") 代码截图 ?...=True表示对原df进行操作，保留操作后的结果，与第1点的情况不同 df_2.fillna("yes", inplace=True) 将nan值用字符串yes进行替换 定义nan值使用np.nan方法...实际情况中，当df某行某列没有赋值，会出现nan值情况，对于nan值有些情况需要处理，例如使用Django进行网站搭建，后端向前端反馈数据时，不能包括nan值
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas处理数据的问题。...问题如下：请教：excel的字段中包含[]字符，例如“中山分公司[‘张三’]”，要把[ ] '这三个字符串去掉，df['备注']=df['备注'].replace(r'\[','',regex=True...二、实现过程 这里【莫生气】和【FiNε_】给了一个思路，如下： 经过指导，顺利地解决了粉丝的问题。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理数据的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。 在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时，这会派上用场。 如果您想继续，请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。
在这篇文章中，我们对 Java 中的 NaN 进行一些简单的描述和说明和在那些操作的过程中可以尝试这个值，和可以如何去避免。 什么是 NaN NaN 通常表示一个无效的操作结果。 ...例如，你尝试将数字 0 去除以 0，这个在数学中是不存在的，同时在 Java 中定义 NaN 也确实就是通过这个不存在的操作来定义的。 我们通常也使用 NaN 来表示不能显示的变量值。 ...NaN 在绝大部分情况下都不是一个有效的输入参数，因此在 Java 的方法中，我需要对输入的参数进行比较，以确保输入的参数中的值不是 NaN，然后我们能够对输入参数进行正确的处理。...一些针对浮点计算的方法和操作是会产生 NaN 这个值来替换掉可能抛出的异常，换句话说就是有些操作不会抛出异常，但是返回的结果是 NaN。...，我们对 NaN 的情况进行了一些简单的讨论，同时我们也讨论了在实际的计算中可能会有哪些情况会导致产生 NaN，同时对如何进行 NaN 在 Java 中的比较和计算也提供了一些实例。
JavaScript 中的数字类型包含整数和浮点数： const integer = 4; const float = 1.5; typeof integer; // => 'number' typeof...NaN number JavaScript 中的数字类型是所有数字值的集合，包括 “Not A Number”，正无穷和负无穷。...导致 NaN 的运算 1 解析数字 在 JavaScript 中，你可以将字符串形式的数字转换为数字。...即使是 NaN 本身也不等于任何值。检查变量是否包含 NaN 的建议方法是使用 Number.isNaN(value)。...undefined 或 NaN 作为算术运算中的操作数通常会导致 NaN。正确处理 undefined（为缺少的属性提供默认值）是防止这种情况的好方法。
Pandas中NaN与None的差异 虽然 NaN 与 None 各有各的用处， 但是 Pandas 把它们看成是可以等价交换的， 在适当的时候会将两者进行替换： pd.Series([1, np.nan...例如， 当我们将整型数组中的一个值设置为 np.nan 时， 这个值就会强制转换成浮点数缺失值 NA。...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。...1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6 没法从 DataFrame 中单独剔除一个值， 要么是剔除缺失值所在的整行， 要么是整列。...默认情况下， dropna() 会剔除任何包含缺失值的整行数据： print(df.dropna()) 0 1 2 1 2.0 3.0 5 可以设置按不同的坐标轴剔除缺失值， 比如
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Pandas中的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...想问一下我有一列编码为1，2，3，4的数据，如何将1批量换为“开心”，2批量换为“悲伤”这种字符替换呢？...二、解决过程 思路挺简单，限定Pandas处理，想到的方法有很多，这里拿出来给大家分享，希望对大家的学习有帮助。...'col2'] = df['col1'].map({1:"开心", 2:"悲伤", 3:"难过", 4:"泪目"}) df 运行结果如下图所示： 方法二：【dcpeng】解答 这个方法是参考才哥的文章写出来的...这篇文章基于粉丝提问，针对有一列编码为1，2，3，4的数据，如何将1批量换为“开心”，2批量换为“悲伤”这种字符替换的问题，盘点了6个Pandas中批量替换字符的方法，给出了具体说明和演示，顺利地帮助粉丝解决了问题
在 JavaScript 中，NaN 是一个特殊的数值，表示非数字（Not-a-Number）。它是一个全局属性，通常作为一个无效或未定义的数值结果出现。...例如，以下情况会产生 NaN： 将非数字字符串转换为数字：parseInt("hello") 或 Number("abc") 0 除以 0 或任何产生无穷大的操作：0/0 或 Infinity - Infinity...对非数字值进行数学运算：NaN + 5 或 Math.sqrt(-1) NaN 具有一些特殊的行为： 任何与 NaN 进行数学运算的结果仍然是 NaN。..." console.log(NaN + 5); // 输出: NaN console.log(NaN - NaN); // 输出: NaN console.log..."hello")); // 输出: true console.log(isNaN(123)); // 输出: false NaN 是一个特殊的数值，与任何其他值进行比较都不会相等
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...log的参数为y，那么在调用log前，进行一次数值剪切，修改调用如下： loss = tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-8,1.0)) 这样，y的最小值为0的情况就被替换成了一个极小值...这就需要设计好最后一层输出层的激活函数，每个激活函数都是存在值域的，详情请见这篇博客，比如要给一个在(0,1)之间的输出（不包含0），那么显然sigmoid是最好的选择。
认识python中的inf和nanpython中的正无穷或负无穷，使用float("inf")或float("-inf")来表示。...所有涉及nan的操作，返回的都是nan。...') / float('inf')float('nan') / float('nan')结果都是：nan 比较操作时，返回的都是Falsefloat('nan') > float('nan')float...python中可以用math.isinf()与math.isnan()来判断数据是否为inf或nan。...中也有相类似的方法可用来判断数据。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Pandas数据处理问题，一起来看看吧。问题描述： 大佬们 这个是为啥呀啊？...为啥替换后int类的数据直接NaN了 加加了判断也是没替换成功 原始数据如下： tt = pd.DataFrame({'name':['A','B','C'], 'money...给了自己的代码，如下： import pandas as pd tt = pd.DataFrame({'name':['A','B','C'], 'money':[15,'...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【哎呦喂 是豆子～】提出的问题，感谢【隔壁山楂】给出的思路，感谢【莫生气】、【猫药师Kelly】、【冫马讠成】等人参与学习交流。
在开发中double的处理时会出现NAN（无穷小）和INFINITY（无穷大）的情况，所以我们需要在这种情况时加一下处理 1.当double得到NAN时加上验证DOUBLE.isNan(值) double
值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how...#pandas.DataFrame.fillna 1) 用默认值填充－ df.fillna(' ') 我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。...”这样的默认值进行替换。
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。...Pandas 中的NaN和None NaN和None都有它们的位置，并且 Pandas 的构建是为了几乎可以互换地处理这两个值，在适当的时候在它们之间进行转换： pd.Series([1, np.nan...空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...[np.nan, 4, 6]]) df 0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6 我们不能从DataFrame中删除单个值；我们只能删除完整行或完整列...你可以将isnull()方法用作掩码，原地执行此操作，但因为它是如此常见的操作，Pandas 提供fillna()方法，该方法返回数组的副本，其中空值已替换。
=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序....参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,默认为True.排序控制....值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical...2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数....值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical
在下面的例子中，我们选择扑克数据集的前500行。首先使用.loc[]函数，然后使用.iloc[]函数。...替换DF中的值 替换DataFrame中的值是一项非常重要的任务，特别是在数据清理阶段。...如果数据很大，需要大量的清理，它将有效的减少数据清理的计算时间，并使pandas代码更快。 最后，我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。...如果想在一个命令中使用多个替换函数，这将是非常有用的。 我们要用字典把每个男性的性别替换为BOY，把每个女性的性别替换为GIRL。...使用字典可以替换几个不同列上的相同值。我们想把所有种族分成三大类:黑人、亚洲人和白人。这里的代码也非常简单。使用嵌套字典:外键是我们要替换值的列名。值是另一个字典，其中的键是要替换的字典。
处理机制的权衡 常见的处理丢失数据的方法有两种： 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据 使用哨兵值直接替换丢失的值 上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...NaN 代替丢失值 另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2) Pandas中的None和NaN None和NaN在Pandas有其独特的地位，Pandas同时支持它们，并可以相互转换...image.png 从DataFrame中无法删除单个的值，只能删除整行或者整列数据。
数据分析之Pandas(一) 0.说在前面 今日来谈谈数据分析的pandas使用，本来今天出cs231n的全连接网络更新的，结果没写成文章，太长了，至少2000-3000字，今晚有课，所以就没写成，明天继续搞...今天主要是学习pandas，下面一起来实战吧！ Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。...numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。...# 修改一整行数据 df.iloc[1] = np.nan # df.iloc[1,:]=np.nan df.loc['20180820'] = np.nan # df.loc['20180820,:...5.1 创建含NaN的矩阵 # Pandas处理丢失数据 import pandas as pd import numpy as np # 创建含NaN的矩阵 # 如何填充和删除NaN数据dates =
写了个 str ="s"++; 然后出现Nan，找了一会。 ...=0){ alert("null"); } 3.判断NaN: 1 2 3 4 var tmp = 0/0; if(isNaN(tmp)){ alert("NaN"); } 说明：如果把 NaN...与任何值（包括其自身）相比得到的结果均是 false，所以要判断某个值是否是 NaN，不能使用 == 或 === 运算符。 ...提示：isNaN() 函数通常用于检测 parseFloat() 和 parseInt() 的结果，以判断它们表示的是否是合法的数字。...当然也可以用 isNaN() 函数来检测算数错误，比如用 0 作除数的情况。
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