NaN是“Not a Number”的缩写。 NaN有时不等于它自己。
我如何删除pandas数据框中包含'...'的任何单元格？我试过：energy['Energy Supply'].str.contains('......') 这给了我一个NaN或'True'的列表。我想替换掉...
Python - isnull().sum() vs isnull().count()
所以，我目前正在完成一个泰坦尼克数据集的教程（https:/www.kaggle.comctitanicdata）。现在我正在尝试一些可能相关的新东西。它的信息是 。有...
我有一个类似于这样的csv，名为'output_data.csv': date product conditional client time termination_date 18042020 Test 1 TRUE Test 1 ...
有什么方法可以对包含NaN值的无数据的栅格数据使用numpy.where()？
我有一个栅格数据，包括NaN值作为无数据。我想计算新的栅格，比如if raster==0 do statement1, if raster==1 do statement2, if raster between 0 and 1 do statement3, ...。
我有以下数据框，其值如下。我想为每个人(Toby, Jane, David)和2020年的每个月插入一条记录。如果x或...没有值。
现在，这部分代码为我提供了每个地图区域的每个单元格的数字，甚至在这些单元格上没有任何数据。如何只显示在初始表中有值的区域？
在gdb中，我是否可以运行一个命令，使它在第一次出现NaN或inf赋值时自动停止（中断），即当执行的赋值的RHS为NaN或 ...
R中ifelse()的奇怪behevior：什么时候评估值？[重复]
我有以下数据：df = data.frame( stat = c('mean', 'var'), value = c(-9, 10)) 比方说，如果'stat'是 "var"，我想取'value'的平方，如果不是，就什么都不做。 df %>% ....
我有以下命令，它的输出是Pandas系列： def run_ttest(): for key,value in enumerate(data['RegionName']): if value in stateslist: ...
在pandas DataFrame中创建一个新的列，基于其他两个包含NaN值的列。
我有一个 pandas DataFrame df L C 0 [1, 2, 3] 5 1 [4, nan, 6] 0 2 [nan, nan, nan] 15 和另一个 DataFrame other C 0 0 1 25 2 0 然后我把 other 追加到 df ... ...
按指数数组对numpy数据进行排序（数据和指数都可能包含`np.nan`！）。
我想重组这个数组 values = np.array([[-0.00127687, -0.0384767 , -0.99925868], [-0.16354917, 0.075218 , 0.98366352], [-0.64543092, 0.75546703, -...
我正试图从一个使用其他三个数据帧连接的数据帧中做一些基本的数据分析。正如你所想象的那样，在数据框的一些列中，有一些NaN值，在 ...
我的代码是这样的： import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('dataset2.csv') x = [] y = [] # Populate x and y values from csv : for z in df['x'][0:]: x.append(float(z)) for z in ...
我正在使用一个自定义的损失函数（YOLO V2损失函数），但我得到的损失是纳米。
下面的代码是灵感来自于回购Keras-Yolo-v2，我面临的问题与代码，我试图了解可能的原因的损失南。我已经使用的技术，如clipnorm，但...
删除tf.data.dataset中的NaN值和空行(TFX, TF 2.0, 预处理)
我目前有一个data.tar.gz，我用Python的shutil库提取。那么，我想。只保留名字中含有some_regex的文件 以num结尾的文件 Read & concatenate所有文件...
我正在建立一个嵌入在HTML中的脚本，以生成一个从公司内部系统中提取信息的报告。其目的是建立某种漏斗，使漏斗的总和 ...。
我使用SGD算法实现了矩阵因式化，但是当我运行它时，经常会得到预测矩阵中的NaN。当我在一个非常小的（6 x 7）矩阵上运行该算法时，该矩阵的数 ...
计算df的平均值，但如果=>1的值与该平均值相差>20%，则将平均值设为NaN。
我想计算数据框a,b,c,d列的平均数，但是如果每个数据框行的四个值中有一个值与这个平均数（四个值中的）相差20%以上，那么平均数必须设置为......
将float dtype数据帧转换为string dtype数据帧（NaN变为'0'）。
下面是我的代码： dfFact = pd.read_sql_query("select * from MusicFact;", conn) dfFact['artist'].fillna(0) dfFact['artist'].astype('Int64') dfFact['artist'] = dfFact['artist'].astype(...)
我有一个DataFrame，其中有很多列的缺失值，我希望通过以下方式进行分组： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']}) In [4]: df......。