我正在尝试将PandasDataFrame列与NaN值连接起来。In[96]:df=pd.DataFrame({'col1':["1","1","2","2","3","3"],'col2':["p1","p2","p1",np.nan,"p2",np.nan],'col3':["A","B","C","D","E","F"]})In[97]:dfOut[97]:col1col2col301p1A11p2B22p1C32NaND43p2E53NaNFIn[98]:df['concatenated']=df['col2']+','+df['col3']In[99]:dfOut[99]:c

我对这段Python代码有疑问:importmatplotlibmatplotlib.use("Agg")importnumpyasnpimportpylabasplA1=np.loadtxt('/tmp/A1.txt',delimiter=',')A1_extrema=[min(A1),max(A1)]A2=np.loadtxt('/tmp/A2.txt',delimiter=',')pl.close()ab=np.polyfit(A1,A2,1)printabfit=np.poly1d(ab)printfitr2=np.corrcoef(A1,A2)[0,1]printr2pl.p

当我对x>=1执行numpy.arctanh(x)操作时，它返回nan，这很奇怪，因为当我在Wolfram|alpha中执行操作时，它返回复数值，这是我需要的应用。有谁知道我可以做些什么来防止Numpy抑制复数值？ 最佳答案 将+0j添加到您的实数输入中，使它们成为复数。Numpy遵循格言“垃圾输入，垃圾输出”的变体。浮入，浮出。>>>importnumpyasnp>>>np.sqrt(-1)__main__:1:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinsqrtnan复杂的输入，复杂的输出。>

我需要将一些额外的信息打包到浮点NaN值中。我在Python中使用单精度IEEE754浮点数(32位浮点数)。Python和NumPy如何处理这些值？理论IEEE754-2008标准似乎认为一个数字真的不是一个数字，如果指数位(23..30)被设置，并且至少一个有效位被设置。因此，如果我们将浮点数转换为32位整数表示，则满足以下条件的任何内容都会发生:i&0x7f800000==0x7f800000i&0x007fffff!=0这会让我有很多选择。但是，标准似乎是说有效数的最高位是is_quiet，应该设置以避免计算中出现异常。实际测试python2.7为了确定起见，我进行了一些测试，

我有两个数据框，它们的索引和列只是有些重叠。old=pd.DataFrame(index=['A','B','C'],columns=['k','l','m'],data=abs(np.floor(np.random.rand(3,3)*10)))new=pd.DataFrame(index=['A','B','C','D'],columns=['k','l','m','n'],data=abs(np.floor(np.random.rand(4,4)*10)))我想计算它们和试过的区别delta=new-old这会产生很多索引和列不匹配的NaN。我想将索引和列的缺失视为零，(old[

我有一个表，其中有一列包含一些NaN值:ABCD232Nan3455231Nan我想获取D=NaN的所有行。我该怎么做？ 最佳答案 创建一个df用于说明(包含Nan)In[86]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[np.nan,4,5]})In[87]:dfOut[87]:abc013NaN12442355检查哪些索引对于c列为nullIn[88]:pd.isnull(df['c'])Out[88]:0True1False2FalseName:c,dtype:bool检查哪些

我正在尝试使用以下代码计算NaN在数据框的一列中出现的次数:count=enron_df.loc['salary'].count('NaN')但是每次我运行这个我都会得到以下错误:KeyError:'LevelNaNmustbesameasname(None)'我在网上搜索了很多，试图找到解决方案，但无济于事。 最佳答案 如果NaN是missingvalues:enron_df=pd.DataFrame({'salary':[np.nan,np.nan,1,5,7]})print(enron_df)salary0NaN1NaN21.

我正在尝试将F1分数定义为TensorFlow中用于DNNClassifier的自定义指标。为此，我编写了一个函数defmetric_fn(predictions=[],labels=[],weights=[]):P,_=tf.contrib.metrics.streaming_precision(predictions,labels)R,_=tf.contrib.metrics.streaming_recall(predictions,labels)ifP+R==0:return0return2*(P*R)/(P+R)使用来自TensorFlow的streaming_precisio

我有一个包含混合数据类型的pandasDataFrame。我想用None替换所有空值(而不是默认的np.nan)。出于某种原因，这似乎几乎是不可能的。实际上我的DataFrame是从csv中读入的，但这里有一个简单的DataFrame混合数据类型来说明我的问题。df=pd.DataFrame(index=[0],columns=range(5))df.iloc[0]=[1,'two',np.nan,3,4]我做不到:>>>df.fillna(None)ValueError:mustspecifyafillmethodorvalue也不是:>>>df[df.isnull()]=NoneT

df=Col1Col2Col31nan425433nan给定数据框df，我想获取一个新的数据框df2，它在列Col2nan/。这是预期的结果:df2=Col1Col2Col325433nan我知道可以使用pandas.isnull和dropna，但是如何仅指定应应用过滤的特定列？ 最佳答案 你可以使用DataFrame.dropna()方法:In[202]:df.dropna(subset=['Col2'])Out[202]:Col1Col2Col3125.04.0233.0NaN或(在这种情况下)不那么惯用Series.notnu