pythonnan判斷
『壹』 python數據處理怎麼篩選掉nan空值
既然我們認為空值和空格都代表無數據，那麼可以先得到這兩種情況下的布爾數組。
這里，我們的DataFrame類型的數據集為df，其中有一個變數VIN，那麼取得空值和空格的布爾數組為NONE_VIN。然後通過該布爾數組，就能得到我們要的數據了
NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))
df_null = df[NONE_VIN]
df_not_null = df[~NONE_VIN]
『貳』 在使用python中的concat 函數時,有一個數據顯示nan 是怎麼回事
說明你的樣本數據中有nan值，通常是因為原始數據中包含空字元串或None值引起的。
解決辦法是把樣本數據中包含nan值的數據剔除，
或者如果樣本數據都是數值的話可以把nan值都改成0。
『叄』 python numpy 判斷ndarray 中是否有 nan
importnumpyasnp
data=np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])
#獲得一個bool數組
np.isnan(data)
#array([False,False,False,True,False,True],dtype=bool)
#這樣可以獲得nan的數量
np.isnan(data).sum()
#2
『肆』 請教python里有NaN這個東西嗎
Python 中表示 Not A Number 使用小寫的 nan
可以這樣定義一個 nan
a = float('nan')
或者
from decimal import Decimal
a = Decimal('nan')
最常見的計算有 無窮大 減 無窮大 結果為 nan
float('inf') - float('inf')
判斷一個數是不是 nan
import math
print(math.isnan(a))
nan 和 nan 的比較關系是 nan != nan
所以如果一個數 自身不等於自身 也可以判斷為 nan 類型
另外 numpy 里也有 NaN 的類型，不過不屬於 Python 原生就不說了
『伍』 資料庫中的空值與NULL的區別以及python中的NaN和None
NULL表示：不可用、未賦值、不知道、不適用，它既不是0也不是空格。記住：一個數值與NULL進行四則運算，其結果是NULL
空值和NULL的區別在於，在做count計算的時候：count(field_name)，field_name的值為空值也會被計算在裡面（這一行統計有效），而NULL不會
python有兩種方式獲取數據：
1. 一種是把數據從MySQL中導出到txt或者csv，然後本地讀取；
2. 另一種是python直接鏈接資料庫，讀取數據；第一種把數據從MYSQL導出後，python讀取時，空值和NULL在文件中都為NULL；Python讀取之後為NaN
第二種鏈接資料庫後，python能讀取表結構，資料庫的NULL對應列表中的None以及pandas中的NaN（如果欄位類型是時間，則為NaT）。而資料庫中的空字元，則被識別為空字元。
『陸』 python怎麼判斷一個數據是否為數字
NaN是JavaScript里用的吧。。就是非數字的意思。如果要在Python里判斷是否數字的話可以用isinstance(a, int) or isinstance(a, float) or isinstance(a, double)這樣
『柒』 python 統計array中nan的個數要怎麼做
在help NaN的說明文檔中有介紹關於NaN相等的問題:
Because two NaNs are not equal to each other, logical operations involving NaNs always return false, except ~= (not equal). Consequently,
NaN ~= NaN
ans =
1
NaN == NaN
ans =
0
因為任何兩個NaN都是不相等的,因此涉及NaN的邏輯運算都會返回false,除了~=
Use the isnan function to detect NaNs in an array.
isnan([1 1 NaN NaN])
ans =
0 0 1 1
使用isnan來檢測出數列中的NaN
object(對象)指的class(類)的實例化.老實說我沒用過,一般的double型變數,char型變數都能被稱之為class.
具體可以參考Matlab Class中的文檔,我也迷迷糊糊,不知道lz你要有何用.
『捌』 Python中怎麼判斷一個浮點數是NaN
>>> a == 'NaN'
False
>>> a == nan
False
>>> a == float('NaN')
False
>>> isNaN(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError: name 'isNaN' is not defined
以上幾種方法，都可以試一下
『玖』 python padnas 通過循環讀取文件後，我不能找出有缺失值的那張表，請問應如何判斷
可以使用numpy中的函數判讀dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判斷是否有NaN的值，隨後遍歷dataframe的所有列，注意df.isna()函數，就是判斷是否為NaN。循環體中的命令是將NaN替換成某種數值（平均值、中位數之類，依據你的處理邏輯）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)