有没有一种惯用的方法来比较两个将NaN视为彼此相等的NumPy数组(但不等于除NaN之外的任何other)。例如，我希望以下两个数组比较相等:np.array([1.0,np.NAN,2.0])np.array([1.0,np.NAN,2.0])和下面两个数组比较不相等:np.array([1.0,np.NAN,2.0])np.array([1.0,0.0,2.0])我正在寻找一种可以产生标量bool结果的方法。以下方法可以做到:np.all((a==b)|(np.isnan(a)&np.isnan(b)))但它很笨重并且会创建所有这些中间数组。有没有一种方法可以让眼睛更轻松并更好地利
我有以下数据框timeXYX_t0X_tp0X_t1X_tp1X_t2X_tp200.0028760100NaNNaNNaNNaNNaN10.0029860100NaN0NaNNaNNaN20.03736711011.0000000NaN0NaN30.03737421020.50000011.0000000NaN40.03738931030.33333320.50000011.00000050.03739341040.25000030.33333320.500000....10303089.9622132562682560.0000002560.0039062550.003922103
我有以下数据框timeXYX_t0X_tp0X_t1X_tp1X_t2X_tp200.0028760100NaNNaNNaNNaNNaN10.0029860100NaN0NaNNaNNaN20.03736711011.0000000NaN0NaN30.03737421020.50000011.0000000NaN40.03738931030.33333320.50000011.00000050.03739341040.25000030.33333320.500000....10303089.9622132562682560.0000002560.0039062550.003922103
我正在编写代码来接收能够转换为JSON的任意对象(可能是嵌套的)。Python内置JSON编码器的默认行为是将NaN转换为NaN，例如json.dumps(np.NaN)结果为NaN。如何将此NaN值更改为null？我试过subclassJSONEncoderandoverridethedefault()method如下:fromjsonimportJSONEncoder,dumpsimportnumpyasnpclassNanConverter(JSONEncoder):defdefault(self,obj):try:_=iter(obj)exceptTypeError:ifisi
我正在编写代码来接收能够转换为JSON的任意对象(可能是嵌套的)。Python内置JSON编码器的默认行为是将NaN转换为NaN，例如json.dumps(np.NaN)结果为NaN。如何将此NaN值更改为null？我试过subclassJSONEncoderandoverridethedefault()method如下:fromjsonimportJSONEncoder,dumpsimportnumpyasnpclassNanConverter(JSONEncoder):defdefault(self,obj):try:_=iter(obj)exceptTypeError:ifisi
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
如何从Pandas数据框中获取非“NaN”值的索引？我的数据框是Abc01q1112NaN323q2334q1NaN45q27我想要列b不是NaN的行的索引。(其他列中可以有NaN值，例如c)non_nana_index=[0,2,3,4]使用这个非“NaN”索引列表，我想创建新的数据框，其中列b没有“Nan”df2=Abc01q1113q2324q1NaN35q27 最佳答案 只需过滤它们In[62]:df['b'].notnull()Out[62]:0True1False2True3True4TrueName:b,dtype:b
如何从Pandas数据框中获取非“NaN”值的索引？我的数据框是Abc01q1112NaN323q2334q1NaN45q27我想要列b不是NaN的行的索引。(其他列中可以有NaN值，例如c)non_nana_index=[0,2,3,4]使用这个非“NaN”索引列表，我想创建新的数据框，其中列b没有“Nan”df2=Abc01q1113q2324q1NaN35q27 最佳答案 只需过滤它们In[62]:df['b'].notnull()Out[62]:0True1False2True3True4TrueName:b,dtype:b
我想用相邻元素的平均值填充df的nan。考虑一个数据框:df=pd.DataFrame({'val':[1,np.nan,4,5,np.nan,10,1,2,5,np.nan,np.nan,9]})val01.01NaN24.035.04NaN510.061.072.085.09NaN10NaN119.0我想要的输出是:val01.012.524.035.047.5510.061.072.085.097.0我研究了其他解决方案，例如FillcellcontainingNaNwithaverageofvaluebeforeandafter，但在两个或多个连续np.nan的情况下这将不起作
