dropna()函数的作用是去除读入的数据中(DataFrame)含有NaN的行。...>>> df = pd.DataFrame({ "name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'], "toy": [np.nan..., pd.NaT]}) >>> df name toy born 0 Alfred NaN...例: dfs = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN...的行 print(dfs)#若不用inplace=True,此处 dfs 结果仍包含NaN dropna 参数: axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all
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...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: ?
在pandas中如果我们想将两个表格按照某一主键合并,我们需要用到merge函数。...outer是相对于inner来说的,outer不会仅仅保留主键一致的行,还会将不一致的部分填充Nan然后保留下来。...添加信息的方法是在信息表格中搜索与目标表格拥有相同主键的行直接合并,最后没有增加信息的目标表格的行,使用Nan填充。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
Python的nan,NaN,NAN在Python编程中,我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题,Python中提供了特殊的浮点数表示:nan、NaN和NAN。...例如,nan + 1、nan * 2的结果都是nan。动态性质:在很多情况下,nan在运算中会“传染”给其他值。...例如,nan + 1.0的结果仍然是nan,因为nan传播到了结果中。...pythonCopy codeimport pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含缺失数据的DataFramedata = {'A': [1, 2, np.nan,...移除包含缺失数据的行df.dropna(inplace=True)print(df)# 填充缺失数据df.fillna(0, inplace=True)print(df)在这个例子中,我们使用了pandas
代码实例 #导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3...],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0...2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 print (df1.fillna(100)) print ("-----...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充
Missing data 缺失值 6.1 查找缺失值 pd.isnull(),pd.notnull() 缺少值的条目将被赋予值NaN,是Not a Number的缩写。...这些NaN值始终为float64 dtype。...要选择NaN条目,可以使用pd.isnull(),pd.notnull() wine_rev[pd.isnull(wine_rev.country)] ?...6.2 填补缺失值 fillna(),replace() wine_rev.region_2.fillna('Unknown'),原始数据不改变 还可以把缺失值填成之前出现的第一个非空值,称为回填策略...wine_rev.taster_twitter_handle.replace("@kerinokeefe", "@kerino"),把前者替换成后者 7.
nan -- 表示 出错,“不是一个数” not a number 的缩写。 按 IEEE 754 国际标准,当运算中出现无效数据时,给出 NaN....许多情况会出现,例如 0 除 0,负数开平方,... nan 是 "not a number" 的缩写, 即计算结果 不是个 数。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【逆光】问了一个Python数据处理的问题,问题如下:请问一下,我这个填充nan值为什么填充不上呢 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了个思路如下:试试看这样,代码如下
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...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 ?...import numpy as np import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04",...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
如果 x 为 NaN ,返回 false b. 如果 y 为 NaN ,返回 false c. 如果 x 和 y 的数值一致,返回 true d....如果 x 为 NaN 并且 y 为 NaN ,返回 true b. 如果 x 为 +0 并且 y 为 -0 ,返回 false c....Strict Equality Comparison 规定就算 x 和 y 都为 NaN 时,返回的是 false, NaN === NaN 返回的就是 false。...== other) 在 js 中,只有 NaN 和自身是不相等的,当两个需要比较的值都是和自身不相等时,表明这两个值都为 NaN,返回 true。...还有个 isNaN 的全局方法,可以用来判断一个值是否为 NaN。例如 isNaN(NaN) 会返回 true ,那 eq 是否可以改成以下形式呢?
发脾气的人比被发脾气的对象所受的损失更大——霍姆斯 今天发现一个坑,在代码里尝试toBigDecimal抛出了NumberFormatException debug一看,发现值为NaN 在kotlin...里,这样的代码会导致NaN val nan = 0.0 / 0.0 nan.toBigDecimal() // java.lang.NumberFormatException java.lang.Double.isNaN...(nan) // true 最重要的是NaN,不会通过 安全调用操作符?....的判断,因为其属于有值 所以上述代码可以改为 val nan = 0.0 / 0.0 nan.takeUnless { it.isNaN() }?.toBigDecimal() // null
不记得是在哪里看到说replace into的工作流程是根据主键或者唯一索引来判断记录是否存在,不存在就插入,存在则更新....然后在框架的orm里面针对mysql的驱动实现了一个replace的方法,而然今天使用的时候出现了问题: mysql> select * from tbl_user; +----+--------+--...-+--------+--------+ 1 row in set (0.00 sec) 这里是当前表数据,然后我需要更新这条记录的status字段,但是我不确定这条id=1的记录是否存在,于是我使用replace...into: mysql> replace into tbl_user (id, status) values (1, 1); Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)...------+ | 1 | NULL | 1 | +----+------+--------+ 1 row in set (0.00 sec) 可以看到name已经变成null,其原因就是replace
1. replace into的三种形式 mysql的replace into有三种形式: replace into ... values ......replace into ... select (valueA, valueB, ...) / (from table tbl)都成立 replace into tbl_name set colA=valueA...2. replace into的行为 开门见山地说,replace into做的事情是: 在没有唯一键/主键重复时,replace into所做的事情就是新添加一个/多个row,row各个属性的值与运行的语句内容有关...插入两条数据: 4.1 测试replace set(唯一键不重复) 然后运行 replace into test.user set phone_number = "139", age = age + 1...4.2 测试replace set(唯一键重复) 接着上面的例子,运行 replace into test.user set phone_number = "138", age = age + 1; 我们看到
replace方法的定义 replace方法是JavaScript字符串对象的方法之一,用于在字符串中执行模式匹配并进行替换。...语法: str.replace(searchValue, replaceValue) 其中: searchValue:要查找的模式,可以是一个正则表达式或字符串。...在上述示例中,我们使用replace方法将字符串中的模式(字符串或正则表达式)进行替换。第一个参数指定要查找的内容,第二个参数指定要进行替换的内容。...此外,replace方法还支持使用回调函数作为第二个参数,以动态生成替换内容。回调函数接受匹配项作为参数,并返回相应的替换内容。 replace方法的使用 1:将../.....注意,这里使用了path.replace("./", "../../")而不是path.replace("./", "../../../"),因为只需要将路径中的当前目录标识替换为上级目录标识,而不是完全替换所有的当前目录标识
一 介绍 在笔者支持业务过程中,经常遇到开发咨询replace into 的使用场景以及注意事项,这里做个总结。从功能原理,性能和注意事项上做个说明。...test 02:43:58>insert into yy values(1,'abc'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) root@test 02:44:25>replace...into yy values(1,2,3); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) root@test 04:37:37>replace into yy values...*/ 三 结论 对表进行replace into操作的时候, 当不存在冲突时,replace into 相当于insert操作。...了解上述原理和结论之后,以后再遇到replace into 的时候,相信各位读者可以知道如何选择,由于篇幅限制,后续文章会基于replace into原理,讲述生产过程中的注意事项。
2017-05-03 11:54:33 NaN 属性是代表非数字值的特殊值。该属性用于指示某个值不是数字。可以把 Number 对象设置为该值,来指示其不是数字值。...Number.NaN 是一个特殊值,说明某些算术运算(如求负数的平方根)的结果不是数字。方法 parseInt() 和 parseFloat() 在不能解析指定的字符串时就返回这个值。...对于一些常规情况下返回有效数字的函数,也可以采用这种方法,用 Number.NaN 说明它的错误情况。 JavaScript 以 NaN 的形式输出 Number.NaN。...请注意,NaN 与其他数值进行比较的结果总是不相等的,包括它自身在内。因此,不能与 Number.NaN 比较来检测一个值是不是数字,而只能调用 isNaN() 来比较。...document.write(Month); 输出的值为Nan
numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)描述 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素(默认行为...) 或者用户使用nan、posinf和neginf关键字来定义数字 参数 x : scalar or array_like 输入数据 copy : bool, optional if True,则创建...x的副本 if False,则在原对象上替换 nan : int, float, optional 用于填充NaN值的值。...如果未传递任何值,则NaN值将替换为0.0 posinf : int, float, optional 用于填充正无穷大值的值。
一、NaN 的本质 我们知道 NaN(Not A Number) 会出现在任何不符合实数领域内计算规则的场景下。比如 Math.sqrt(-1)就是 NaN,而 1/0 就不是 NaN。...---- 两种 NaN 如果再细分的话,NaN 还可分为两种: Quiet NaN Signaling NaN 从性质上,可以认为第一种 NaN 属于“脾气比较好”,比较“文静”的一种,你甚至可以直接定义它...NaN 不等于 NaN ?...要是真这样,世界上每一个程序员同时输出 NaN===NaN,总有一个人会得到 true,然后他就到 stackoverflow 上发了一个帖:你看 NaN 其实是会等于 NaN 的!...接着要实现 NaN != NaN 的特性,只需要在每次 == 的时候进行检测:只要有一个操作数是 NaN,那么就返回 false。 三、实际情况下的 NaN !
已解决:Python pandas读取Excel表格某些数值字段结果为NaN问题 一、分析问题背景 在处理数据分析任务时,pandas库是Python中非常常用的一个工具,它能够帮助我们轻松地读取和处理各种格式的数据...当pandas尝试将这些单元格作为数值读取时,可能会因为格式不匹配而返回NaN。...空单元格或特殊字符:如果Excel表格中存在空单元格或包含特殊字符(如货币符号、千分位分隔符等),pandas在解析时可能会遇到困难,从而导致返回NaN。...版本兼容性问题:不同版本的Excel或pandas库之间可能存在兼容性问题,导致数据读取异常。...三、错误代码示例 以下是一个可能导致NaN问题的代码示例: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx