我有一个数据集:3672354198959921941999-01-118511999-03-23NaN4NaN1999-04-30NaNNaN11999-06-02NaN9NaN1999-08-082NaNNaN1999-08-12NaN3NaN1999-08-17NaNNaN101999-10-22NaN3NaN1999-12-04NaNNaN42000-03-042NaNNaN2000-09-299NaNNaN2000-09-309NaNNaN当我绘制它时，使用plt.plot(df,'-o')我得到这个:但我想要的是将每一列的数据点连接成一条线，如下所示:我知道matplotl

如标题所示，我希望它也是一个nan。这个数字很特别吗？ 最佳答案 这显然是numpy.ramdom.binomial中的错误。Isthisnumberspecial?我猜这是一些涉及nan的原始表示(表示为特定“保留”浮点值)的计算结果。(Moreonthat)实现者可能忘记检查nan的输入并在(C级)计算中包含nan的原始表示。 关于python-为什么numpy.random.binomial(1,nan)=-9223372036854775807？，我们在StackOverflow

我有数百个时间序列对象，每个对象都有100000个条目。某些百分比的数据条目丢失(NaN)。无论是单个、分散的NaN还是长序列的NaN，对我的应用程序都很重要。因此我想要一个函数来为我提供每个连续的NaN序列的游程长度。我能行myseries.isnull()得到一系列bool值。我可以通过移动中位数或移动平均线来了解数据漏洞的大小。但是，如果有一种有效的方法来获取系列的孔长度列表，那就太好了。也就是说，如果有一个myfunc就好了a=pdSeries([1,2,3,np.nan,4,np.nan,np.nan,np.nan,5,np.nan,np.nan])myfunc(a.isnu

我有一个pandas.DataFrame对象，其中包含大约100列和200000行数据。我正在尝试将其转换为bool数据框，其中True表示该值大于阈值，False表示它小于阈值，并且保留NaN值。如果没有NaN值，我需要大约60毫秒才能运行:df>=threshold但是当我尝试处理NaN时，下面的方法有效，但速度很慢(20秒)。deffunc(x):ifx>=threshold:returnTrueelifx有没有更快的方法？ 最佳答案 你可以这样做:new_df=df>=thresholdnew_df[df.isnull()]

虽然numpy.nan不等于numpy.nan，并且(float('nan'),1)不等于到float('nan',1),(numpy.nan,1)==(numpy.nan,1)可能是什么原因？Python是否首先检查ID是否相同？如果在比较元组的项目时首先检查身份，那么为什么在直接比较对象时不检查身份？ 最佳答案 当您执行numpy.nan==numpy.nan时，由numpy决定条件是否为真。当您比较tuples时，python只是检查元组是否具有与它们相同的对象。您可以通过将tuples转换为numpy数组来让numpy做出决

如何删除pandas中的前导NaN？pd.Series([np.nan,np.nan,np.nan,1,2,np.nan,3])我只想从上面删除前3个NaN，所以结果应该是:pd.Series([1,2,np.nan,3]) 最佳答案 这是另一种仅使用pandas方法的方法:In[103]:s=pd.Series([np.nan,np.nan,np.nan,1,2,np.nan,3])first_valid=s[s.notnull()].index[0]s.iloc[first_valid:]Out[103]:31425NaN63d

我有一个要插入到SQL数据库中的Pandas数据框。我直接使用Psycopg2与数据库对话，而不是SQLAlchemy，所以我不能使用Pandas内置的to_sql函数。几乎一切都按预期工作，除了numpynp.NaN值被转换为NaN文本并插入到数据库中。它们确实应该被视为SQL空值。所以，我正在尝试创建一个自定义适配器以将np.NaN转换为SQLnull，但我尝试过的所有操作都会导致在数据库中插入相同的NaN字符串。我目前正在尝试的代码是:defadapt_nans(null):a=adapt(None).getquoted()returnAsIs(a)register_adapte

鉴于我有一个pandas系列，如果all值是NaN或者如果all值是零或NaN，我想用零填充NaN.例如，我想用零填充以下Series中的NaN。00102NaN3NaN4NaN5NaN6NaN7NaN8NaN但是，我不想填充na(0)以下系列:001022304NaN5NaN6NaN7NaN8NaN我正在查看文档，似乎我可以使用pandas.Series.value_counts来确保值仅为0和NaN，然后​​简单地调用fillna(0)。换句话说，我想检查是否set(s.unique().astype(str)).issubset(['0.0','nan']),THENfillna

我有一段相当大的(几千行)Python/Numpy/Scipy代码，它在某些输入时抛出NaN。我已经寻找并找到了一些常见的嫌疑人(log(0)等)，但在这种情况下似乎没有一个明显的嫌疑人是罪魁祸首。是否有一种相对轻松的方法(即，除了围绕每个潜在的罪魁祸首放置异常处理代码之外)找出这些NaN的来源？ 最佳答案 我将从numpy.seterr开始.在那里，无效操作被定义为“结果不是可表达的数字，通常表示生成了NaN”。默认情况下，这似乎设置为“忽略”。 关于python-查找生成NaN的计算

当使用pandasinterpolate()填充NaN值时，如下所示:In[1]:s=pandas.Series([np.nan,np.nan,1,np.nan,3,np.nan,np.nan])In[2]:s.interpolate()Out[2]:0NaN1NaN2132435363dtype:float64In[3]:pandas.version.versionOut[3]:'0.16.2'，为什么pandas将索引5和6处的值替换为3，而将0和1处的值保留原样？我可以改变这种行为吗？我想在索引5和6处保留NaN。(实际上，我希望它进行线性外推以填充所有0、1、5和6，但这是一个