pythonnan判断
‘壹’ python数据处理怎么筛选掉nan空值
既然我们认为空值和空格都代表无数据，那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。
这里，我们的DataFrame类型的数据集为df，其中有一个变量VIN，那么取得空值和空格的布尔数组为NONE_VIN。然后通过该布尔数组，就能得到我们要的数据了
NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))
df_null = df[NONE_VIN]
df_not_null = df[~NONE_VIN]
‘贰’ 在使用python中的concat 函数时,有一个数据显示nan 是怎么回事
说明你的样本数据中有nan值，通常是因为原始数据中包含空字符串或None值引起的。
解决办法是把样本数据中包含nan值的数据剔除，
或者如果样本数据都是数值的话可以把nan值都改成0。
‘叁’ python numpy 判断ndarray 中是否有 nan
importnumpyasnp
data=np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])
#获得一个bool数组
np.isnan(data)
#array([False,False,False,True,False,True],dtype=bool)
#这样可以获得nan的数量
np.isnan(data).sum()
#2
‘肆’ 请教python里有NaN这个东西吗
Python 中表示 Not A Number 使用小写的 nan
可以这样定义一个 nan
a = float('nan')
或者
from decimal import Decimal
a = Decimal('nan')
最常见的计算有 无穷大 减 无穷大 结果为 nan
float('inf') - float('inf')
判断一个数是不是 nan
import math
print(math.isnan(a))
nan 和 nan 的比较关系是 nan != nan
所以如果一个数 自身不等于自身 也可以判断为 nan 类型
另外 numpy 里也有 NaN 的类型，不过不属于 Python 原生就不说了
‘伍’ 数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None
NULL表示：不可用、未赋值、不知道、不适用，它既不是0也不是空格。记住：一个数值与NULL进行四则运算，其结果是NULL
空值和NULL的区别在于，在做count计算的时候：count(field_name)，field_name的值为空值也会被计算在里面（这一行统计有效），而NULL不会
python有两种方式获取数据：
1. 一种是把数据从MySQL中导出到txt或者csv，然后本地读取；
2. 另一种是python直接链接数据库，读取数据；第一种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值和NULL在文件中都为NULL；Python读取之后为NaN
第二种链接数据库后，python能读取表结构，数据库的NULL对应列表中的None以及pandas中的NaN（如果字段类型是时间，则为NaT）。而数据库中的空字符，则被识别为空字符。
‘陆’ python怎么判断一个数据是否为数字
NaN是JavaScript里用的吧。。就是非数字的意思。如果要在Python里判断是否数字的话可以用isinstance(a, int) or isinstance(a, float) or isinstance(a, double)这样
‘柒’ python 统计array中nan的个数要怎么做
在help NaN的说明文档中有介绍关于NaN相等的问题:
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
因为任何两个NaN都是不相等的,因此涉及NaN的逻辑运算都会返回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来检测出数列中的NaN
object(对象)指的class(类)的实例化.老实说我没用过,一般的double型变量,char型变量都能被称之为class.
具体可以参考Matlab Class中的文档,我也迷迷糊糊,不知道lz你要有何用.
‘捌’ Python中怎么判断一个浮点数是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
以上几种方法，都可以试一下
‘玖’ python padnas 通过循环读取文件后，我不能找出有缺失值的那张表，请问应如何判断
可以使用numpy中的函数判读dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判断是否有NaN的值，随后遍历dataframe的所有列，注意df.isna()函数，就是判断是否为NaN。循环体中的命令是将NaN替换成某种数值（平均值、中位数之类，依据你的处理逻辑）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)