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  • math、numpy、pandas NaN 判断

    >> np.nan == np.nan
    False
    >> np.nan is np.nan
    True
    
    >> math.nan is np.nan
    False
    >> np.isnan(math.nan)
    True
    

    1. 判断 ndarray 中是否存在 nan

    >> c = np.array([ 1.,  2., np.nan,  3.,  4.])
    >> np.isnan(c)
    array([False, False,  True, False, False])
    
    # 注意
    >> np.nan != np.nan
    True
    
    >> np.nan in c
    False

    上述方案要么返回的是一个序列,要么给出的是错误的结果。判断 numpy 下的多维数组中是否存在 nan 的简单方式:

    >> np.isnan(np.min(c))
    True
    >> np.isnan(np.sum(c))
    True
    
    # 因为
    >> np.min(c)
    nan
    >> np.sum(c)
    nan

    2. 将 nan 填充为均值

    >> c = np.array([ 1.,  2., np.nan,  3.,  4.])
    >> c[np.isnan(c)] = np.mean(c[~np.nan(c)])
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9420969.html
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