使用Pandas将inf, nan转化成特定的值

如下所示: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}]) data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1') pr

实际项目中有这样的需求,将某一列的值,映射成类别型的数据,这个时候,需要我们将范围等频切分,或者等距切分. 具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况,然后我们选择合适的阈值进行分割. def age_map(x): if x < 26: return 0 elif x >=26 and x <= 35: return 1 elif x > 35 and x <= 45: return 2 elif pd.isnull(x): #判断是否为NaN值,== 和in 都无法判断

关于NaN值 -在能够使用大型数据集训练学习算法之前,我们通常需要先清理数据, 也就是说,我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误. - 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据,例如离群值或不正确的值,但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值. - Pandas 会为缺少的值分配 NaN 值. 创建一个具有NaN值得 Data Frame import pandas as pd # We create a list of Python dictionaries # 创建一个字典列表 ite

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

大家都知道 在Python 中可以用如下方式表示正负无穷: float("inf") # 正无穷 float("-inf") # 负无穷 利用 inf(infinite) 乘以 0 会得到 not-a-number(NaN) .如果一个数超出 infinite,那就是一个 NaN(not a number)数.在 NaN 数中,它的 exponent 部分为可表达的最大值,即 FF(单精度).7FF(双精度)和 7FFF(扩展双精度). NaN 数与 infinit

1. 数据处理中很恶心,出现 RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide 发现自己的DataFrame中有除以0的运算,出现了Inf值 2. 为了不让该值影响到我们,打算将inf全变成NaN,则适用replace进行计算 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 3. 举例实现: In [0]: df = pd.DataFrame([1, 2, np.inf, -np.inf]) In [1]: df

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中值)或者

方法主要有三种 转换函数.强制类型转换.利用js变量弱类型转换. 1. 转换函数: js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数.前者把值转换成整数,后者把值转换成浮点数.只有对String类型调用这些方法,这两个函数才能正确运行:对其他类型返回的都是NaN(Not a Number). 一些示例如下: parseInt("1234blue"); //returns 1234 parseInt("0xA"); //returns 10 par

OUTLINE 常见的时间字符串与timestamp之间的转换 日期与timestamp之间的转换 常见的时间字符串与timestamp之间的转换 这里说的字符串不是一般意义上的字符串,是指在读取日期类型的数据时,如果还没有及时解析字符串,它就还不是日期类型,那么此时的字符串该怎么与时间戳之间进行转换呢? ① 时间字符串转化成时间戳 将时间字符串转化成时间戳分为两步: 第一步:将时间字符串转换成时间元组 第二步:将时间元组转换成时间戳类型 import time data['timestamp'

handle non numerical data 举个例子,将性别属性男女转换成0-1,精通ML的小老弟们可以略过本文~~, 这里不考虑稀疏向量的使用,仅提供一些思路.本来想直接利用pandas的DataFrame.iloc加上for循环直接转换,但试过一遍之后,原数据并有改变....蛋疼写了一个比较 菜的函数,如下. # 非数值列处理函数 def handel_non_numerical_data(df,name): #----------------name是需要处理的列名称(str),暂

目录 前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少值的元素数量删除行/列 3.4 删除特定行/列中缺少值的列/行 4. 缺失值NaN的替换(填充) fillna() 4.1 用通用值统一替换 4.2 为每列替换不同的值 4.3 用每列的平均值,中位数,众数等替换 4.4 替换为上一个或下一个值 总结 前言 当使用pandas读取csv文件时,如果元

目录 出现inf的原因 解决办法 PS:为了方便后续处理,可以利用numpy,将这些inf值进行替换. 使用Pandas从MySQL读取数据,在处理之后再写回到数据库时报了一个错误: sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (MySQLdb._exceptions.ProgrammingError) inf can not be used with MySQL 很明确报错说明,是因为DataFrame中存在inf数据 出现inf的原因 在数据处理过程中用到了除法,并且出

目录 将无权点文件转化成邻接矩阵 邻接矩阵的COO格式 总结 将无权点文件转化成邻接矩阵 目前点文件是两列Excel代码,在进行复杂网络运算时需要转化成邻接矩阵. 我在网上找了一个代码,稍微修改了下,亲测可以成功转化. import csv import numpy as np import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt f = open('D:/ii/R/C3000.csv') #数据两列(

表单序列化类型的数据是指url传递的数据的格式,形如"key=value&key=value&key=value"这样的key/value的键值对.一般来说使用jQuery的$.fn.serialize函数能达到这样的效果.如何将这样的格式转化为对象? 我们知道使用jQuery的$.fn.serializeArray函数得到的是一个如下结构的对象 [ { name: "startTime" value: "2015-12-02 00:00:

解决方法如下: 复制代码 代码如下: <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>xml转化成字符串</title> <script src="Scripts/jquery-1.4.1.js" type="text/javascript"></script> <script language=&qu