替换numpy中的元素为空值 / 张生荣

使用pandas或numpy处理数据中的空值(np.isnan()/pd.isnull())

最近在做数据处理的时候,遇到个让我欲仙欲死的问题,那就是数据中的空值该如何获取. 我的目的本来是获取数据中的所有非零且非空值,然后再计算获得到的所有数据计算均值,再用均值把0和空值填上.这个操作让我意 ...

Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入.今天单独列写相关的知识点,进行总结一下. 先看两个代码片小例子: 例子1: In [2]: arr =np.empty((8, ...

代码1: #!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] pr ...

我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值.据我所知,最基础的方法是: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) ...

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 ...

今天做数据处理时,遇到了从三维数组中批量加入二维数组的需求.其中三维数组在深度学习的特征数据处理时经常会使用到,所以读者有必要对该小知识点做到清楚了解并掌握.现对三维数组中的元素位置结合代码做详细归纳 ...

获得list中最大元素的索引 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(max(aa)) 相应的最小值使用 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(min(aa)) 获得nump ...

在日常开发中,我们可能会遇到批量修改列表元素的需求.可以使用列表推导式来快速的实现,在这里做了一些技术总结可供参考. 一,修改单个词语(不建议): aaa=['黑色','红色','白色','黑色'] ...

在numpy的ndarray类型中,似乎没有直接返回特定索引的方法,我只找到了where函数,但是where函数对于寻找某个特定值对应的索引很有用,对于返回一定区间内值的索引不是很有效,至少我没有弄明 ...

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数 ...

在Numpy中NaN值一般出现在数据清洗前,出现这个值说明这个数据是缺失的在有些时候我们会选择直接删除这些数据,但有些时候这些数据是不能删除的,这个时候我们就需要使用一些方法将np.nan值替换为指 ...

linspace 函数是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1) ...

先来看个sql语句: select * from table where ctime >= '[date-14]' and ctime <= '[date-1]'; 想把上面这句sql的中 ...

用file_get_contents()抓取了这个网址上的内容 http://simonfenci.sinaapp.com/index.php?key=simon&wd=1314abc 看似 ...

np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅 ...

效果图如下:http://jialiren.sinaapp.com/jdt/ Html代码如下: 复制代码代码如下: <!DOCTYPE HTML> <html> <h ...

索引和切片一维数组一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制 ...

例如有一个数组是 :var textArr = ['a','b','c','d']; 这时我想删除这个数组中的b元素: 方法一:delete 删除数组 delete textArr[1] 结果为: ...

nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4, ...

利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组.矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储. 在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下, ...