pandas 判断inf / 张生荣

Pandas 如何处理DataFrame中的inf值

目录如何处理DataFrame的inf值 DataFrame有关inf的处理技巧什么是inf? 为什么会产生? 产生inf有什么好处? 产生inf有什么坏处? 怎么处理? 怎么获取到inf的所在位 ...

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: sqlalche ...

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(infi ...

目录 Python判断Nan值方式小结 numpy判断 Math判断 Pandas判断判断是否等于自身 Nan不属于任何取值区间 python的nan处理定义nan的方法常见的计算结果为nan的 ...

今天主要记录一下pandas去重复行以及如何分类汇总.以下面的数据帧作为一个例子: import pandas as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A',' ...

问题描述: python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个 ...

前言数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值. 一.什么是缺失值对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas中的空值,另一种是自定义的缺失值. ...

环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1 ...

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 ...

描述: 下午快下班的时候公司供应链部门的同事跑过来问我能不能以程序的方法帮他解决一些excel表格每周都需要手工重复做的事情,Excel 是数据处理最常用的办公工具对于市场.运营都应该很熟练.哈哈,然 ...

pandas基于numpy,所以其中的空值nan和numpy.nan是等价的.numpy中的nan并不是空对象,其实际上是numpy.float64对象,所以我们不能误认为其是空对象,从而用bool( ...

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 ...

声明本文基于Python2.7语言,给出判断列表是否已排序的多种方法,并在作者的Windows XP主机(Pentium G630 2.7GHz主频2GB内存)上对比和分析其性能表现. 一. 问题提 ...

前言最近工作工作中遇到一个需求,是要根据CDN日志过滤一些数据,例如流量.状态码统计,TOP IP.URL.UA.Referer等.以前都是用 bash shell 实现的,但是当日志量较大,日志文 ...

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高 ...

特整理一篇Auto Autorun.inf desktop.ini sxs.exe auto.exe类病毒的手动处理完全技巧,大家可以看图片设置的方法,让Auto Autorun.inf deskto ...

一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件 ...

实例如下所示: import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', ...