Numpy对于NaN值的判断方法

最新推荐文章于 2025-04-01 18:00:52 发布
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分类专栏： Python 教程 文章标签： numpy python 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_52010446/article/details/131265483
本文介绍了在Numpy中如何正确判断和处理NaN值。Numpy的nan不同于None和空字符串，与任何数运算都返回nan。不能直接用==或if判断，应使用np.isnan()。Pandas的pd.isnull()能检测np.nan和None，但不包括空字符串。

numpy.nan的数据类型是float类型

import numpy as np
type(np.nan) # float

任何数字和numpy.nan进行计算，返回的结果都是nan

import numpy as np
print(np.nan + 1) # nan
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numpy除去nan值_pandas numpy处理缺失值，none与nan比较
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12-22 1171
原文链接：https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源。这样你就能在Jupyter中边阅读，边测试文中的代码。python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异。由于不熟...
在python中怎么 判断一个值是否为Nan
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在上面的代码中，我们首先使用 float('nan') 创建了一个 NaN 值，并使用 math.isnan() 判断它是否为 NaN。 另外，如果需要判断一个数组中的值是否为 NaN，则可以使用 numpy 库中的 isnan() 函数。在上面的代码中，我们创建了一个包含 NaN 值的数组 arr，并使用 np.isnan() 函数来判断其中的值是否为 NaN，返回一个布尔值的数组。
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06-23 5270
本文主要讲解判断Numpy中的NaN值
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numpy中的nan(判断一个元素等于nan, 及nan安全函数 )
码码的哈士奇
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判断numpy的array中是否包含nan,NaN
wzg2016的博客
09-22 2万+
直接上代码 import numpy as np x = np.array([1,1,1,1,np.NaN]) isnan = np.isnan(x) # 判断每个元素是不是nan,返回[False,False,False,False,True] print(True in isnan) # 判断isnan中是否包含True, 返回 True 或者简单一些： import numpy as np x = np.array([1,1,1,1,np.NaN]) contain_nan = (Tr
numpy nan值的判断
weixin_30328063的博客
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基础案例 综合案例1 def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): # 遍历每一列 temp_col = t1[:, i] # 当前的一列 nan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col) if nan_num != 0: # 不为0，说明当前这一列中有nan temp_not_nan_col = temp_col[t
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最近发现，对于pandas中的NaN值是无法直接使用 ==np.nan来判断空值，以为在数学中，inf==inf，而nan != nan，可以通过编写代码中发现下面的情况。 >>> np.nan == np.nan False 那么我们在判断一个值为空值的可以下面的形式 >>print(np.isnan(np.nan)) True 可以得知，对空值的判...
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1.nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字，当我们读取本地的文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan 2.当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大) 3.两个nan是不相等的 4.nan与任何值计算都为nan 5.判断数字是否为nan，用np.isnan(x) 6.判断含有nan的个数用np.count_nonzero(e!=e) 7....
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