NaN是“Not a Number”的缩写。 NaN有时不等于它自己。
当迭代次数增加时,我得到的不是数值,而是 -nan(ind) 。我在程序中应用了4阶龙格库塔方法,函数在dvdt和...
我需要使用 SQL Alchemy 将数据帧从 pandas 导出到 Microsoft SQL Server。许多列都是字符串,缺少值和一些非常长的整数,例如9999999999999999999999999999...
KNN 与 scikit-learn:如何使用 NaN 欧几里得度量获得距离矩阵?
我在缺少值的数据集上使用 sklearn.impute.KNNImputer。我想尝试几个邻居。 要实例化 KNNImputer,应指定邻居的数量。迪...
我正在为 ESP32 开发模块开发一些 PID 代码。大多数时候,我执行代码时,整数值为 NaN 或 INF。然而,拔下并重新插入 USB 连接后,偶尔会...
我有一个数据框 df ,如下所示: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 2014-03-19T12:44:32.695Z 1395233072695 703425 0 2 1 13 5 21 1 2014-03-19T12...
我正在尝试计算这个稀疏矩阵问题 Au=f 的近似解,但我在矩阵的输出中得到“nan”而不是矩阵元素,尽管输入矩阵...
为什么 np.where 将我的一些数据转换为 NaN 值?
我想分割数据值,如果 出现在一个专栏中。这是我的原始数据列的片段(请注意,我将此列转换为对象数据类型): 0 881567905 1
如何按“pandas”中的列获取缺失/NaN 数据的汇总计数?
在R中,我可以使用summary命令快速查看丢失数据的计数,但等效的pandas DataFrame方法,describe不会报告这些值。 我想我可以做类似的事情 伦(米...
想象一下,您有两个数据框。 两者都有一个“名称”列,其值完全相同(此处:A、B、C、D)。 现在,应检查相应名称之间的“值”。 导入
我的问题是我有一个包含空值的数据框,但这些空值填充了同一数据框的另一列,那么我想知道如何获取该列并放置
我是使用Python代码的初学者,当两个矩阵包含Nan值时,我在计算它们的RMSE时遇到问题。 例如,我有两个矩阵,其中包括几列......
Visual Studio 代码调试器显示 0 表示 NaN 的双精度值
在寻找为什么我的程序中的 double AveragePrice 为 NaN 时,我偶然发现了 Visual Studio Code Debugger 的这种奇怪行为。调试器显示 AveragePrice = 0 而 double.Is...
我正在尝试用SQL重写一组python操作。具体来说,我有一个 python 脚本,它从表 table_name 的 sqlite3 连接中查询列 vals 并注意 vals ...
我几周来一直在努力寻找解决方案,我确实已经阅读了与该主题相关的所有线程,所以我真的希望有人可以帮助我解决这个问题。 我想做的是用波浪...
WPF DataGrid 如何为 Double.Nan 显示空白?
我有大量数据由DataTable 承载。大部分数据都是双精度数;然而,其中许多都是 NaN,如下所示: 我想将这些 NaN 值的显示更改为
我正在使用 Angular Reactive 表单创建一个表单,出于用户体验的原因,我尝试在 f...
为什么包含 NaN 值的整数系列或数据帧列的数据类型为“float64”?
无论是使用pd.read_csv还是定义一系列整数,如果它包含NaN值,那么该系列或列的数据类型变为“float64”,包括各自的“.0&
我有一个 pandas 数据框(df),我想做类似的事情: newdf = df[(df.var1 == 'a') & (df.var2 == NaN)] 我尝试用 np.NaN 或“NaN”或“nan”等替换 NaN,但没有任何评估...
如何检查pandas DataFrame中的特定值(在单元格中)是否为NaN?
假设我有以下 pandas DataFrame: 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np df = pd.DataFrame({"A": [1, np.nan, 2], "B": [5, 6, 0]}) 看起来像: >>...
检查 pandas DataFrame 中的特定值(在单元格中)是否为 NaN 无法使用 ix 或 iloc
假设我有以下 pandas DataFrame: 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({"A":[1,pd.np.nan,2], "B":[5,6,0]}) 看起来像: >>> DF 甲乙 0 1.0 5 1 南 6 2 2.0 ...