Ich habe dies DataFrameund möchte nur die Datensätze, deren EPSSpalte nicht ist NaN: >>> df STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 601166 20111231 601166 NaN NaN 600036 20111231 600036 NaN 12 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601009 20111231 601009 NaN NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN 000001 20111231 000001 NaN NaN …
Wie kann in Python Pandas am besten überprüft werden, ob ein DataFrame einen (oder mehrere) NaN-Werte hat? Ich kenne die Funktion pd.isnan, aber dies gibt einen DataFrame von Booleschen Werten für jedes Element zurück. Dieser Beitrag hier beantwortet auch meine Frage nicht genau.
Ich habe es nur in der JavaScript-Konsole von Firefox versucht, aber keine der folgenden Anweisungen gibt true zurück: parseFloat('geoff') == NaN; parseFloat('geoff') == Number.NaN;
Gibt es eine isnan () Funktion? PS.: Ich bin in MinGW (wenn das einen Unterschied macht). Ich hatte dies gelöst, indem ich isnan () von verwendete <math.h>, das nicht existiert, in <cmath>dem ich #includezuerst war.
Ist es möglich, 0 zurückzugeben, anstatt NaNWerte in JavaScript zu analysieren? Im Falle der leeren Zeichenfolge wird parseIntzurückgegeben NaN. Ist es möglich, so etwas in JavaScript zu überprüfen NaN? var value = parseInt(tbb) == NaN ? 0 : parseInt(tbb) Oder gibt es vielleicht eine andere Funktion oder ein anderes jQuery-Plugin, …
Warum verhalten sich Vergleiche von NaN-Werten anders als alle anderen Werte? Das heißt, alle Vergleiche mit den Operatoren ==, <=,> =, <,>, bei denen einer oder beide Werte NaN sind, geben entgegen dem Verhalten aller anderen Werte false zurück. Ich nehme an, dies vereinfacht numerische Berechnungen in gewisser Weise, aber …
Ich habe einen Datenrahmen mit ~ 300K Zeilen und ~ 40 Spalten. Ich möchte herausfinden, ob Zeilen Nullwerte enthalten - und diese 'Null'-Zeilen in einen separaten Datenrahmen einfügen, damit ich sie leicht untersuchen kann. Ich kann eine Maske explizit erstellen: mask = False for col in df.columns: mask = mask …
Ich möchte herausfinden, wie man Nanowerte aus meinem Array entfernt. Mein Array sieht ungefähr so aus: x = [1400, 1500, 1600, nan, nan, nan ,1700] #Not in this exact configuration Wie kann ich die nanWerte entfernen x?
Ich habe einen Pandas-Datenrahmen wie unten gezeigt: 1 2 3 0 a NaN read 1 b l unread 2 c NaN read Ich möchte die NaN-Werte mit einer leeren Zeichenfolge entfernen, damit es so aussieht: 1 2 3 0 a "" read 1 b l unread 2 c "" read
Ist es möglich, ein Element eines Arrays NaNin Python festzulegen? Ist es zusätzlich möglich, eine Variable auf +/- unendlich zu setzen? Wenn ja, gibt es eine Funktion, mit der überprüft werden kann, ob eine Zahl unendlich ist oder nicht?
Ich habe einen Pandas DataFrame, der hauptsächlich mit reellen Zahlen gefüllt ist, aber es gibt auch einige nanWerte. Wie kann ich das nans durch Durchschnittswerte der Spalten ersetzen, in denen sie sich befinden? Diese Frage ist der folgenden sehr ähnlich: numpy array: Ersetzen Sie die Nanowerte durch den Durchschnitt der …
Nur aus Neugier. Es scheint nicht sehr logisch, dass dies typeof NaNeine Zahl ist. Übrigens genau wie NaN === NaNoder NaN == NaNfalsch zurückgegeben. Ist dies eine der Besonderheiten von Javascript oder gibt es einen Grund dafür? Edit: danke für deine antworten. Es ist jedoch nicht einfach, sich zurechtzufinden. Antworten …
Warum wird in JavaScript isNaN(" ")ausgewertet false, aber isNaN(" x")ausgewertet true? Ich fahre numerische Operationen auf einem Texteingabefeld, und ich überprüfen , ob das Feld ist null, ""oder NaN. Wenn jemand eine Handvoll Leerzeichen in das Feld eingibt, schlägt meine Validierung bei allen drei fehl, und ich bin verwirrt, warum …
Ich habe gerade OCPJP-Fragen studiert und diesen seltsamen Code gefunden: public static void main(String a[]) { System.out.println(Double.NaN==Double.NaN); System.out.println(Double.NaN!=Double.NaN); } Als ich den Code ausführte, bekam ich: false true Wie ist die Ausgabe, falsewenn wir zwei Dinge vergleichen, die gleich aussehen? Was heißt NaNdas
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