我有一个这样的DataFramegaugesatellite1979-06-2318:00:006.7000002.4843781979-06-2703:00:00NaN8.8914601979-06-2706:00:001.8333334.0534601979-06-2709:00:00NaN2.8766491979-07-3118:00:006.0666671.438324我想获取这样的DataFramegaugesatellite1979-06-2318:00:006.7000002.4843781979-06-2703:00:00NaNNaN1979-06-2706:00:00
我正在尝试定期插入网格windstress使用Scipy的RectBivariateSpline的数据类(class)。在某些网格点，输入数据包含无效数据条目，这些条目被设置为NaN值。首先，我使用了Scott'squestion的解决方案关于二维插值。使用我的数据，插值返回一个仅包含NaN的数组。我还尝试了一种不同的方法，假设我的数据是非结构化的并使用SmoothBivariateSpline类(class)。显然我有太多数据点无法使用非结构化插值，因为数据数组的形状是(719x2880)。为了说明我的问题，我创建了以下脚本:from__future__importdivisioni
我正在尝试调整给定因子的2Dnumpy数组的大小，从而在输出中获得较小的数组。数组是从图像文件中读取的，一些值应该是NaN(不是数字，来自numpy的np.nan):这是卫星遥感测量的结果，只是一些像素没有被测量。我为此找到的合适包是scypy.misc.imresize，但包含NaN的输出数组中的每个像素都设置为NaN，即使原始像素中有一些有效数据插值在一起也是如此。我的解决方案附在这里，我所做的基本上是:根据原始阵列形状和所需的缩减系数创建一个新阵列创建一个索引数组来处理原始数组中的所有像素，以便对新数组中的每个像素进行平均循环遍历新的数组像素，对所有非NaN像素进行平均，得到新的
我正在尝试使用lmfit(linktodocs)构建模型而且我似乎无法找出为什么我在尝试拟合模型时不断收到ValueError:Theinputcontainsnanvalues。fromlmfitimportminimize,Minimizer,Parameters,Parameter,report_fit,Modelimportnumpyasnpdefcde(t,Qi,at,vw,R,rhob_cb,al,d,r):#t(time),istheindependentvariablereturnQi/(8*np.pi*((at*vw)/R)*t*rhob_cb*(np.sqrt(np
我想将连续的NaN值合并到切片中。有没有一种简单的方法可以用numpy或pandas做到这一点？l=[(996,np.nan),(997,np.nan),(998,np.nan),(999,-47.3),(1000,-72.5),(1100,-97.7),(1200,np.nan),(1201,np.nan),(1205,-97.8),(1300,np.nan),(1302,np.nan),(1305,-97.9),(1400,np.nan),(1405,-97.10),(1408,np.nan)]l=pd.Series(dict(l))预期结果:[(slice(996,999,Non
我有以下数据框:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(data={'Cat':['A','A','A','B','B','A','B'],'Vals':[1,2,3,4,5,np.nan,np.nan]})CatVals0A11A22A33B44B55ANaN6BNaN我希望索引5和6填充基于“Cat”列的“Vals”的条件均值，即2和4.5下面的代码工作正常:means=df.groupby('Cat').Vals.mean()foriindf[df.Vals.isnull()].index:df.loc[i,'Vals']=m
您好，我遇到了这个问题，我的数据源事件如下所示:event_iddevice_idtimestamplongitudelatitude01291826879480171752016-05-0100:55:25121.3831.2412-64016431454151547442016-05-0100:54:12103.6530.9723-48339820969414027212016-05-0100:08:05106.6029.7我正在尝试按device_id对事件进行分组，然后获取具有该device_id的每个事件的变量的总和/平均值/标准差:events['latitude_mean
我想将Excel工作表读入PandasDataFrame。但是，存在合并的Excel单元格以及Null行(完整/部分NaN已填充)，如下所示。为澄清起见，JohnH.已下订单购买从“TheBodyguard”到“RedPillBlues”的所有专辑。当我将此Excel工作表读入PandasDataFrame时，Excel数据未正确传输。Pandas将合并的单元格视为一个单元格。DataFrame如下所示:(注意:()中的值是我想要的值)请注意，最后一行不包含合并单元格；它只包含Artist列的值。编辑:我确实尝试了以下方法来前向填充NaN值:(Pandas:ReadingExcelwi
我有两个包含数百列的CSV_files，我想为两个CSV_files的每个相同列计算Pearson相关系数和p值。问题是，当一列中缺少数据“NaN”时，它会给我一个错误。当“.dropna”从列中删除nan值时，有时X和Y的形状不相等(基于删除的nan值)并且我收到此错误:“ValueError:操作数无法与形状一起广播(1020,)(1016,)”问题:如果“nan”中一个csv中的第8行，是否有任何方法也可以从另一个csv中删除同一行，并根据具有两个csv文件中值的行对每一列进行分析？importpandasaspdimportscipyimportcsvimportnumpyas
我最近开始学习Python，并且一直在学习NumPyofficialquickstartguide其中包括这个迭代示例。>>>aarray([-1000,1,-1000,27,-1000,125,216,343,512,729])>>>foriina:...print(i**(1/3.))...nan1.0nan3.0nan5.06.07.08.09.0但是，如果我只是尝试在循环外计算-1000的(1/3.)次方，它会返回一个值。>>>-1000**(1/3.)-9.999999999999998在-1000左右加上括号，它也返回一个值。>>>(-1000)**(1/3.)(5+8.6
