python NaN

NaN Python - 在 Python 中处理 NaN 值

Florian Zyprian

是 "Not a Number "的缩写,是Python(和许多其他编程语言)中的一个特殊的浮点数值,用来表示未定义或不可表示的数值,比如 0/0 或一个负数的平方根。

以下是您应该了解的要点 在Python中应该知道:

Python中的表示法

在Python中,你可以 通过 float('nan')np.nan 来自numpy库。 数学.纳米 也可从数学图书馆获得。

等于没有

这包括它自己。因此,有 float('nan') == float('nan') 假的 返回。要检查一个值是否 你可以使用函数 math.isnan()numpy.isnan() 如果你正在处理numpy数组的话。

处理好 -数据处理过程中的数值

在处理数据时,特别是使用Pandas DataFrames或Numpy数组时,你经常要与 -值。它们代表缺失或损坏的数据。有几种方法来处理它们--你可以用以下方法删除这些行或列 -删除值或 用一个特定的值,如数据的平均数或中位数,使用的方法是 fillna() 在大熊猫。

在数学运算中

任何具有以下特征的数学运算 结果在 .例如,有 5 + float('nan') float('nan') 背面。

和无是不同的

是一个专门用于数学和数字背景下的数值,而 在Python中更常用来表示没有一个值。

下面是一个例子,说明如何 在Python中使用:

点击下面的按钮,加载trinket.io的内容。

负载内容

了解并正确处理 -计算数值的能力在数据分析和其他科学计算任务中非常重要。


游览 - 处理 NaN

Python中的'nan'。

重要的是要知道,Python,即使不使用pandas,也知道NaN值。我们可以通过使用 float() 生成:

n1 = float("nan")
n2 = float("Nan")
n3 = float("NaN")
n4 = float("NAN")
print(n1, n2, n3, n4)
print(type(n1))

此外 楠木 自Python 3.5以来,部分 数学-模块:

输入数学
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

应避免与 "NaN "值和普通数字值进行比较,因为这可能导致问题:

print(n1 == n2)
print(n1 == 0)
print(n1 == 100)
print(n2 < 0)

在Pandas中使用NaN

在pandas中,有几种方法来处理NaN值。在一个假设的场景中,我们正在评估一个包含孤立的NaN值的温度测量文件,我们可以使用函数 读_csv 来读入数据:

输入pandas作为pd
df = pd.read_csv("data1/temperatures.csv"、
                 sep=";"、
                 index_col=0、
                 十进制=",")
print(df.head())

在这个DataFrame中,我们可以计算出平均温度,并将其作为一个新的列加入:

average_temp_series = df.mean(axis=1)
df = df.assign(temperature=average_temp_series)

如果出现NaN值,它们可能会使结果失真。因此,明智地处理它们是很重要的。一种可能性是使用 Dropna() 删除所有出现NaN值的行的方法:

df = df.dropna()

处理缺失数据的其他方法是,例如,用一个固定的数字代替它,或用上游或下游的数值来填补它(fillna(method='ffill')。 响应。 fillna(method='bfill')。).然而,这在很大程度上取决于背景和具体数据。

总结

的处理 -值是在Python中处理数字数据的一个重要部分。这些值通常代表缺失或未定义的数据,正确处理它们对于准确和有意义的结果至关重要。

更多主题

现在你已经有了一个基本的了解 -在Python中的值,你可以进一步研究以下主题:

  • Python中的错误处理:学习如何处理代码中的错误和异常。
  • 用Pandas清理数据:了解更多关于用强大的Pandas库进行数据清理和准备的方法。
  • 高级Numpy技术:加深你对Numpy库及其在数字数据中的应用的理解。

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