np.nan和pd.nan的问题

最新推荐文章于 2025-05-10 00:22:43 发布
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分类专栏： python 学习
本文深入探讨了Python中np.nan与pd.nan的区别与联系，解释了这两种缺失值表示方式的特点及其应用场景，对于理解与处理数据集中的缺失值非常有帮助。

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Python 关于np.nan和None的区别和导入数据库的注意事项
Hello world!
06-07 3585
工作中遇到这样的场景： 把数据从生产环境以csv导出来后，要手工导入测试环境的mysql数据库。直接在mysql里导数的话，如果数据量大会非常慢，而且不稳定。写一个python脚本自动导数是最方便的，但要满足几个需求： 1.csv格式导出来的数据，数据库里如果是空值会变成N。但在mysql里我希望它还是空值null； 2.导入mysql的数据，希望能保留两位小数。 1和2要结合起来看，其实就是替换'N‘的同时做一些数据处理，需要注意的是python里数据类型的问题。 思路是：1.先把N变为np.n
np.Nan值处理 isnan/dropna
shineLikeTheSun的博客
10-10 670
pandas 表格创建与查看read_excel/head 创建dataframe 从python字典创建 df = pd.DataFrame(python_dic)# python字典的键将会变成列标签，值则变为每一行的内容。 pandas中DataFrame类似于一个二维数组，而每一列可以看成一个一维数组，该一维数组在pandas中被称作Series。即DataFrame为一个二维数组，由一列一列的一维数组Series组成。 从csv文件读取 df= pd.read_csv('path_to_csv
Python Numpy:找到list中的np.nan值方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇Python Numpy:找到list中的np.nan值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
numpy中np.nan(pandas中NAN)
热门推荐
Great haste makes great waste
01-11 7万+
在处理数据时遇到NAN值的几率还是比较大的，有的时候需要对数据值是否为nan值做判断，但是如下处理时会出现一个很诡异的结果：import numpy as npnp.nan == np.nan #此时会输出为False对np.nan进行help查看，输出如下：Help on float object:class float(object) | float(x) -> floating point
【Python】pprint 模块：以人类易读的方式格式化输出复杂的数据结构（如嵌套字典、列表）
彬彬侠的博客
05-10 1202
pprint 是 Python 标准库中的模块，全称 “pretty print”，用于格式化输出复杂的数据结构（如字典、列表、嵌套对象），使其更易读。与内置的 print 函数相比，pprint 提供更好的排版，自动添加换行和缩进，尤其适合调试或展示嵌套数据结构。pprint 模块简单易用，广泛用于开发、数据分析和日志记录。
np.nan np.NAN np.NaN
xiangduixuexi的博客
08-30 1163
np.nan np.NAN np.NaN 这三个都是numpy库中的非数字类的表示方法。 本质上这三个是一样的，但是很多人发现用==测试他们不相等，但实际应该用is进行等价测试。 import numpy as np print(np.nan == np.NaN) print(np.nan is np.NaN) 输出： ...
np.nan == np.nan问题
沧夜的成长日记
06-16 2529
今天在学习动手学数据分析的课程的时候，细心的队友发现了一个问题。对于数值型数据，pandas使用浮点值NAN（Not a Number）来表示缺失值，我们称NaN为容易检测到的标识值但是在运行以下代码时候，会发现......
np.NaN是什么？
weixin_44943389的博客
06-14 4084
需要注意的是，NaN 在比较运算中具有特殊的行为，任何与 NaN 进行比较的结果都将返回 False。因此，在处理包含 NaN 的数据时，需要考虑到 NaN 的特殊性。在数值计算中具有特殊的性质，它与其他数值进行运算时，结果通常也是 NaN。是 NumPy 库中表示缺失值（NaN）的特殊值。NaN 代表 “Not a Number”，用于表示缺失或无效的数值。可以用作数组中的元素，表示该位置处的数值是缺失的或无效的。它是一个浮点数类型的特殊值，表示无法表示为有效数字的结果。在 NumPy 中，
使用data = data.applymap(lambda x: np.nan if pd.isna(x) else x)并未解决问题
最新发布
07-24
1. **NaT 识别问题**：`pd.isna()` 会同时识别 NaT 和 NaN，但无法区分它们 2. **类型混淆**：NaT 是 `pd.NaTType` 类型，而 NaN 是 `float` 类型 3. **函数应用问题**：`applymap` 函数内的逻辑可能未精确匹配 NaT ...
import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats # 原始数据整理 data = { "20-29": [1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,3,1,2,2,3], "30-39": [3,3,np.nan,1,2,1,1,2,1,1,2,1,2,2,2,2,2,2,3,np.nan,2,3,1,2,2,2,3,2,1,3,3,1,2,1,1,2,4,1,np.nan,2,2,3,4,np.nan,2,1,3,2,np.nan,2,1,2,1,2,2,1,1,1,2,1,2,3,np.nan,2,1,2,1,2,3,2,np.nan,2,1,1,4,1,np.nan,3,2,2,1,2,2,3,4,1,3,3,2,2,4,2,2,1,2,2,2,3,2,3,2,2,1,1,2,1,3,2,4,2,2,2,3], "40-49": [1,2,1,1,1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,2,2,2,1,4,2,2,3,2,2,1,2,1,1,1,1,3,np.nan,2,2,1,np.nan,2,1,2,2,np.nan,np.nan,2,2,2,2,2,2,1,1,3,3,2,1,1,1,2,2,1,2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,2,2,1,2,2,3,2,3,2,2,np.nan,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,1,1,np.nan,1,2,1,1,1,2,2,1,2,2,2,2,2,1,np.nan,np.nan,1,2,1,1,2,2,2,1,3,1,1,3,2,2,4,1,2,2,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,1,1,2,2,3,2,4,2,1,np.nan,2,2,2,2,2,2,2,1,np.nan,1,2,2,np.nan,1,2,1,2,2,1,3,2,2,3,1,2,2,2,1,1,2,np.nan,1,2,2,4,1,np.nan,np.nan,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,1,3,1,1,1,3,1,2,2,np.nan,2,2,3,2,2,np.nan,1,1,1,1,2,1,1,np.nan,3,4,1,1,np.nan,1,2,1,2,1,4,1,1,2], "50-59": [1,1,2,1,1,np.nan,3,1,2,1,1,4,1,np.nan,np.nan,1,2,1,2,2,1,3,2,3,2,2,2,1,2,2,2,1,np.nan,1,2,2,2,2,1,1,np.nan,3,1,2,1,1,1,1,1,np.nan,1,2,2,1,2,1,2,1,1,1,2,1,1,2,3,1,1,1,2,np.nan,np.nan,1,1,1,np.nan,2,2,2,1,1,1,np.nan,1,1,1,1,2,1,2,1,1,1,2,2,1,2,3,1,1,1,np.nan,2,np.nan,1,1,1,1,np.nan,2,2,2,1,2,1,1,1,1,2,1,1,1,1,np.nan,1,1,2,1,np.nan,2,2,2,1,np.nan,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,1,1,2,2,2,np.nan,1,2,1,1,2,1,1,2,3,1,2,1,1,np.nan,1,np.nan,np.nan,1,2,2,1,2,1,1,3,1,1,3,1,1,1,1,2,1,1,2,1,1,1,1,np.nan,1,1,1,1,2,2,3,2,3,1,1,1,2,2,1,2,1,2,2,1,np.nan,2,2,1,2,2,1,1,2,1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,3,1,1,1,2,2,2,1,1,1,3,np.nan,1,1,1,1,1,1,2,2,1,2,1,1,2,2,1,np.nan,2,1,2,1,1,2,1,1,1,np.nan,2,1,1,2,1,2,2,2,1,1,1,1,1,1,2,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,1,1,1,1,np.nan,1,2,2,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,np.nan,2,2,1,1,1,3,1,1,1,2,np.nan,2,2,np.nan,2,1,3,1,2,1,np.nan,2,np.nan,4,2,1,2,1,1,2,1,2,1,2,1,np.nan,1,2,1,2,2,1,np.nan,1,1,1,1,2,1,2,2,np.nan,1,1,1,2,3,2,1,2,1,1,2,1,1,1,2,1,2,1,3,1,np.nan,1,1,2,1,2,3,2,2,2], "60-69": [1,np.nan,1,np.nan,2,2,1,np.nan,2,2,2,2,2,2,3,2,1,1,np.nan,3,2,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,2,np.nan,np.nan,1,1,np.nan,1,1,2,3,2,3,1,2,1,1,np.nan,1,2,2,1,1,3,2,1,2,np.nan,1,1,1,1,2,1,2,3,np.nan,np.nan,1,1,np.nan,1,4,2,np.nan,2,1,1,np.nan,1,1,1,1,3,1,3,1,2,1,1,1,1,1,1,2,3,np.nan,1,1,2,np.nan,1,1,1,1,3,2,2,1,1,3,2,1,np.nan,4,2,2,np.nan,np.nan,1,1,1,3,np.nan,2,1,2,2,1,2,np.nan,1,2,1,np.nan,2,3,2,4,1,1,2,3,2,1,2,1,3,1,2,3,1,2,2,2,2,1,np.nan,2,3,1,2,2,2,2,1,1,np.nan,2,3,2,1,1,1,2,2,1,1,np.nan,np.nan,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,3,2,2,1,1,2,1,2,2,2,3,2,1,1,2,1,np.nan,1,1,1,1,np.nan,1,2,2,1,2,1,1,2,1,2,2,1,1,2,1,1,1,2,2,np.nan,2,1,1,3,1,1,3,2,1,1,2,2,3,2,1,1,2,2,2,2,1,2,np.nan,3,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,np.nan,1,2,1,1,2,1,2,1,1,np.nan,np.nan,1,1,1,3,1,1,1,1,2,1,2,1,2,1,1,2,1,np.nan,np.nan,2,1,1,2,2,np.nan,1,np.nan,np.nan,2,1,1,2,2,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,np.nan,1,1,1,2,2,2,2,1,1,1,2,2,4,1,1,2,1,np.nan,2,1,np.nan,1,2,1,2,2,np.nan,1,1,1,2,2,1,np.nan], "70-79": [1,np.nan,1,1,np.nan,1,1,np.nan,1,1,1,1,1,np.nan,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,3,1,1,1,1,np.nan,2,1,np.nan,3,1,2,np.nan,2,np.nan,1,np.nan,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,np.nan,np.nan,3,1,1,1,1,3,3,2,2,3,1,2,np.nan,1,1,1,1,1,1,np.nan,1,1,2,2,1,1,1,1,1,np.nan,1,np.nan,1,1,2,np.nan,1,1,2,1,np.nan,1,2,2,2,1,2,1,1,1,np.nan,1,2,1,1,np.nan,np.nan,np.nan,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,np.nan,1,1,2,1,1,1,2,1,1,np.nan,1,2,np.nan,1,1,1,1,2,1,1,np.nan,1,2,1,1,1,1,1,1,1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,1,1,1,2,2,np.nan,2,1,1,1,1,1,1,3,1,1,2,np.nan,1,1,1,1,1,1,2,1,1,np.nan,np.nan,2,2,np.nan,1,2,3,2,np.nan,1,2,1,2,1,1,np.nan,np.nan,1,1,1,1,np.nan,1,1,np.nan,np.nan,1,1,np.nan,1,1,2,2,1,1,2,1,1,np.nan,1,1,1,1,1,2,np.nan,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,np.nan,1,1,2,2,2,3,1,2,3,1,1,1,2,3,1,1,2,np.nan,2,np.nan,2], "80-91": [np.nan,2,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,1,1,1,1,1,np.nan,2,1,1,np.nan,np.nan,np.nan,2,1,1,3,1,1,2,np.nan,np.nan,1,1,2,np.nan,1,2,1,2,4,np.nan,1,1,np.nan,1,np.nan,1,1,1,2,np.nan,2,1,np.nan,1,3,1,np.nan,1,1,1,1,1,1,3,1,1,1,1] } import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 将原始数据转换为DataFrame df_list = [] for age_group, values in data.items(): temp_df = pd.DataFrame({ 'age_group': [age_group] * len(values), 'education': values }) df_list.append(temp_df) df = pd.concat(df_list).reset_index(drop=True) # 删除缺失值 df_clean = df.dropna(subset=['education']) 前置代码是这个
06-13
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for i, t in enumerate(real_time): # print(i,t) temp = [] for j in range(len(lat)): print(i, t, j) for k in range(len(lon)): data = [t, mlon[j, k], mlat[j, k], hurs[i, j, k]] ...
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文章目录1、基础知识准备(1) np.nan != np.nan(2) nan和None代码示例(3) pandas 中将nan和None都处理为np.nan2、pd.isnull == pd.isna(1) 有趣的现象(2) 原因 1、基础知识准备 (1) np.nan != np.nan 在计算机中本没有绝对绝对相等的数据，所谓的相等只是精度允许的条件下相等！np.nan 原意为 not a number。 概括： 对某个值是否为nan进行判断，只能用np.isnan(i)，绝不可用 i == n
将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值
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基础知识： （1）np.nan表示该值不是一个数，比如数据中收入、年龄的缺失值；np.inf表示无穷大 （2）np.nan == np.nan 的结果为False （3）nan与任何数的操作结果均为nan,例如sum((np.nan,4)) 的结果为nan （4）一个ndarray数组t1，可以用np.isnan(t1) 定位到nan值的位置，再用t1[np.isnan(t1)] = 指定值 将n...
python的nan，NaN，NAN
牛肉胡辣汤
11-09 2595
在Python中，​​nan​​、​​NaN​​和​​NAN​​是用于表示无效或无法定义结果的特殊浮点数值。它们在数据分析和科学计算中经常被用到，用于表示缺失数据或无效计算。使用​​函数可以判断一个值是否为​​nan​​。当使用这些表示法时，需要注意比较操作的结果以及运算中的传播性质。合理使用这些特殊值，能够帮助我们更好地处理缺失数据和无效计算的情况。当涉及到数据处理和分析时，nan（Not a Number）是一个常见的特殊值。它可以表示缺失数据、无效数据或无法计算的结果。
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