search

Hướng dẫn what is not a number in python? - những gì không phải là một số trong python?

Ngày đăng: 09/11/2022
Trả lời: 0
Lượt xem: 112

Trong Python, loại 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
3 có 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4. 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 là viết tắt của "không phải là một số" và được xác định bởi tiêu chuẩn nổi của IEEE 754.

Show
  • Nan - Wikipedia

Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.

  • a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 là giá trị 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    3 trong Python
  • Tạo 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4: 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    9, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    0, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    1
  • Kiểm tra xem giá trị là 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4: 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    3, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    4
  • Hành vi cho các toán tử so sánh (
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    5, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    6, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    7, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    8) với 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4
  • Kiểm tra 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 trong câu lệnh 
    print(math.nan)
# nan

print(np.nan)
# nan

print(np.NaN)
# nan

print(np.NAN)
# nan
    1
  • Xóa và thay thế 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 trong danh sách
  • Hoạt động với 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4

Xem các bài viết sau đây về cách xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong Numpy và Pandas.

  • Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray
  • Numpy: Thay thế nan (np.nan) ở Ndarray
  • Pandas: Xóa các giá trị bị thiếu (NAN) bằng dropna ()
  • Pandas: Thay thế các giá trị bị thiếu (NAN) bằng fillna ()

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 là giá trị a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 3 trong Python

Tạo 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4: 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
9, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
0, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
1

import math

import numpy as np
import pandas as pd

print(float('nan'))
# nan

print(type(float('nan')))
#

Kiểm tra xem giá trị là 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4: 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
3, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
4

  • Hành vi cho các toán tử so sánh (
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    5, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    6, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    7, 
    print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
    8) với 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4
  • Kiểm tra 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 trong câu lệnh 
    print(math.nan)
# nan

print(np.nan)
# nan

print(np.NaN)
# nan

print(np.NAN)
# nan
    1

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN

Tạo a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4: a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 9, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 0, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 1

Kiểm tra xem giá trị là 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4: 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
3, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
4

print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan

Hành vi cho các toán tử so sánh (

print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
5, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
6, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
7, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
8) với 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4

  • Kiểm tra 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 trong câu lệnh 
    print(math.nan)
# nan

print(np.nan)
# nan

print(np.NaN)
# nan

print(np.NAN)
# nan
    1
  • Xóa và thay thế 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 trong danh sách

print(math.nan)
# nan

print(np.nan)
# nan

print(np.NaN)
# nan

print(np.NAN)
# nan

Hoạt động với 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4

Kiểm tra xem giá trị là a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4: print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 3, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 4

Hành vi cho các toán tử so sánh (

print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
5, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
6, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
7, 
print(float('nan'))
# nan

print(float('NaN'))
# nan

print(float('NAN'))
# nan
8) với 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4

  • Kiểm tra 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4 trong câu lệnh 
    print(math.nan)
# nan

print(np.nan)
# nan

print(np.NaN)
# nan

print(np.NAN)
# nan
    1

print(math.isnan(float('nan')))
# True

print(math.isnan(math.nan))
# True

print(math.isnan(np.nan))
# True

Xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong danh sách

  • Hoạt động với 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4

Xem các bài viết sau đây về cách xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong Numpy và Pandas.

print(np.isnan(float('nan')))
# True

print(np.isnan([float('nan'), math.nan, np.nan, 0]))
# [ True  True  True False]

Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray

  • Numpy: Thay thế nan (np.nan) ở Ndarray
  • Pandas: Xóa các giá trị bị thiếu (NAN) bằng dropna ()

Pandas: Thay thế các giá trị bị thiếu (NAN) bằng fillna ()

Hành vi cho các toán tử so sánh (print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 5, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 6, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 7, print(float('nan')) # nan print(float('NaN')) # nan print(float('NAN')) # nan 8) với a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4

Kiểm tra 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong câu lệnh 
print(math.nan)
# nan

print(np.nan)
# nan

print(np.NaN)
# nan

print(np.NAN)
# nan
1

print(10 < float('nan'))
# False

print(10 > float('nan'))
# False

print(10 == float('nan'))
# False

print(10 != float('nan'))
# True

Xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong danh sách

Hoạt động với 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4

print(float('nan') == float('nan'))
# False

print(float('nan') != float('nan'))
# True

Xem các bài viết sau đây về cách xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong Numpy và Pandas.

Kiểm tra a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 trong câu lệnh print(math.nan) # nan print(np.nan) # nan print(np.NaN) # nan print(np.NAN) # nan 1

Xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong danh sách

  • Hoạt động với 
    a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
    4

Xem các bài viết sau đây về cách xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong Numpy và Pandas.

print(bool(float('nan')))
# True

Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray

x = float('nan')

if math.isnan(x):
    print('This is nan.')
else:
    print('This is not nan.')
# This is nan.


a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
0

Xóa và thay thế a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4 trong danh sách

Hoạt động với 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
1

Xem các bài viết sau đây về cách xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong Numpy và Pandas.

  • Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray

Xem các bài viết sau đây về cách xóa và thay thế 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 trong Numpy và Pandas.

  • Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray
  • Numpy: Thay thế nan (np.nan) ở Ndarray
  • Pandas: Xóa các giá trị bị thiếu (NAN) bằng dropna ()
  • Pandas: Thay thế các giá trị bị thiếu (NAN) bằng fillna ()

Hoạt động với a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3] print(df) # name age state point other # 0 Alice 24.0 NY NaN NaN # 1 NaN NaN NaN NaN NaN # 2 Charlie NaN CA NaN NaN 4

Các hoạt động như 

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
13, 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
14, 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
15, 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
16 và 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
17 với kết quả 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4 
a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
4.

a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',')
print(a)
# [[11. 12. nan 14.]
#  [21. nan nan 24.]
#  [31. 32. 33. 34.]]

df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal_nan.csv')[:3]
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
2

Làm thế nào để bạn kiểm tra xem đó là một số trong Python?

Phương thức isNumeric () trả về đúng nếu tất cả các ký tự là số (0-9), nếu không thì sai.Số mũ, như ² và ¾ cũng được coi là giá trị số.. Exponents, like ² and ¾ are also considered to be numeric values.

Làm thế nào để bạn kiểm tra xem một cái gì đó không phải là một số nguyên trong Python?

float có phương thức is_integer () trả về true nếu giá trị là số nguyên và sai.is_integer() method that returns True if the value is an integer, and False otherwise.

Nan trong Python là loại nào?

Trong Python, loại phao có NAN.NAN là viết tắt của "không phải là một số" và được xác định bởi tiêu chuẩn nổi của IEEE 754.float type has nan . nan stands for "not a number" and is defined by the IEEE 754 floating-point standard.

Nan có nghĩa là Python là gì?

NAN là viết tắt của không phải là một số và là một trong những cách phổ biến để thể hiện giá trị bị thiếu trong dữ liệu.Nó là một giá trị điểm nổi đặc biệt và không thể được chuyển đổi sang bất kỳ loại nào khác ngoài Float.Not A Number and is one of the common ways to represent the missing value in the data. It is a special floating-point value and cannot be converted to any other type than float.

programming python Isnan Python NaN in Python Int nan python Check NaN pandas

Bài Viết Liên Quan

Hạch toán nộp trả kinh phí bằng tiền mặt năm 2024
Hạch toán nộp trả kinh phí bằng tiền mặt năm 2024

mẹo hay
Từ tiếng anh flutedroller dịch ra tiếng việt là gì năm 2024
Từ tiếng anh flutedroller dịch ra tiếng việt là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng anh Ngôn ngữ Dịch dịch việt-anh Google dịch nói Dịch hình ảnh google.com dịch
Mua bán hàng hóa máy móc cần hợp đồng gì năm 2024
Mua bán hàng hóa máy móc cần hợp đồng gì năm 2024

mẹo hay Công Nghệ Máy
Bài tập về mạo từ trong tiếng anh năm 2024
Bài tập về mạo từ trong tiếng anh năm 2024

mẹo hay Khỏe Đẹp Bài tập Học Tốt Tiếng anh
Chương trình con trong c++ là gì năm 2024
Chương trình con trong c++ là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Bán đất đường nguyễn văn linh huyện bình chánh năm 2024
Bán đất đường nguyễn văn linh huyện bình chánh năm 2024

mẹo hay
Có thể pha chung manhê sunphat với loại phân nào năm 2024
Có thể pha chung manhê sunphat với loại phân nào năm 2024

mẹo hay
Người có thu nhập cao tiếng anh là gì năm 2024
Người có thu nhập cao tiếng anh là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng anh
Những bài toán nâng cao lớp 2 có lời giải năm 2024
Những bài toán nâng cao lớp 2 có lời giải năm 2024

mẹo hay
Cung cấp hóa đơn ăn uống tại vũng tàu năm 2024
Cung cấp hóa đơn ăn uống tại vũng tàu năm 2024

mẹo hay
Âm vang cơ tử cung không đồng nhất là gì năm 2024
Âm vang cơ tử cung không đồng nhất là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Đề thi thử toán sở giáo dục hà nội năm 2024
Đề thi thử toán sở giáo dục hà nội năm 2024

mẹo hay De thi Toán
Hidrat hóa 11.2 gam hỗn hợp axetilen propin năm 2024
Hidrat hóa 11.2 gam hỗn hợp axetilen propin năm 2024

mẹo hay
Come out with nghĩa là gì năm 2024
Come out with nghĩa là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Ngôn ngữ Nghĩa là gì Come out with
Cho thuê nhà đường bành văn trân quận tân bình năm 2024
Cho thuê nhà đường bành văn trân quận tân bình năm 2024

mẹo hay Xây Đựng Nhà
Biên soạn đề thi toán 11 hk2 bình dương 2023 năm 2024
Biên soạn đề thi toán 11 hk2 bình dương 2023 năm 2024

mẹo hay
Học văn bằng 2 sư phạm ngữ văn năm 2024
Học văn bằng 2 sư phạm ngữ văn năm 2024

mẹo hay Học Tốt Học
Chiến lược thích ứng sản phẩm là gì năm 2024
Chiến lược thích ứng sản phẩm là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Đáp án môn văn thi vào lớp 10 hà nội năm 2024
Đáp án môn văn thi vào lớp 10 hà nội năm 2024

mẹo hay
Bpm trong âm nhạc là gì năm 2024
Bpm trong âm nhạc là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Bpm la gì Tempo là gì Metronome Tap tempo Tempo online Andante tempo

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

I like you nghĩa là gì năm 2024
1 ngày trước . bởi MilitantHammock
Bài thực hành 2 hóa 11 trang 63 năm 2024
1 ngày trước . bởi ComplicatedDrank
Vai trò của hóa học trong y học năm 2024
1 ngày trước . bởi ClandestineCorrelation
Phần mềm khoanh vùng ổ cứng bị lỗi năm 2024
1 ngày trước . bởi IntelligentNobility
Tiêu chảy liên tục là bị gì năm 2024
1 ngày trước . bởi Pent-upDumps
Xe bus 22 đi qua những điểm nào năm 2024
1 ngày trước . bởi HardenedFundraiser
Mức xử phạt các lỗi lái xe hay mắc phải năm 2024
1 ngày trước . bởi DismalAsthma
Chứng chỉ khai báo thuế tiếng anh là gì năm 2024
1 ngày trước . bởi ConvertibleLeasing
Bài tập sinh học 12 phần di truyền học năm 2024
1 ngày trước . bởi High-levelMisunderstanding
Bài tập pháp luật đại cương có đáp án năm 2024
1 ngày trước . bởi CorrosiveTo-day

Toplist được quan tâm

#1
Top 4 uống nước chanh sả mật ong có tác dụng gì 2023
5 tháng trước
#2
Top 10 bài tập làm văn số 5 lớp 7 de 4 2023
5 tháng trước
#3
Top 3 vừa chơi đã có tài khoản vương giả chap 1 2023
5 tháng trước
#4
Top 6 anh sẽ on thôi cover phạm nguyên ngọc lyrics 2023
5 tháng trước
#5
Top 7 tài liệu quản lý nhà nước và quản lý ngành giáo dục đào tạo 2023
5 tháng trước
#6
Top 7 hãy ra khỏi người đó đi hợp âm 2023
5 tháng trước
#7
Top 6 giáo án thơ về thăm nhà bác 2023
5 tháng trước
#8
Top 8 giáo án ngữ văn 6 cánh diều 2023
5 tháng trước
#9
Top 9 tinh bột tham gia phản ứng nào 2023
5 tháng trước

Quảng cáo

Xem Nhiều

Tập làm văn ôn tập về tả người năm 2024
1 tuần trước . bởi SpringyEmbodiment
Câu nói của m gorki văn học là nhân học năm 2024
1 tuần trước . bởi AnnouncedClearing
Cong văn 3722 ngay 4 thang 10 nam 2023 năm 2024
2 ngày trước . bởi TionalExtinction
Trung tâm dịch vụ nông nghiệp 2023 báo bình định năm 2024
1 ngày trước . bởi SeedyPullman
Top những người được yêu thích nhất thế giới năm 2024
2 ngày trước . bởi WorthlessJuncture
Cần tập trung nội dung văn hóa nào nhất năm 2024
1 tuần trước . bởi BenignAdaptation
Cách sửa lỗi chữ bị giãn trong word năm 2024
1 tuần trước . bởi UnluckyFixing
Toán lớp 4 tập 1 trang 83 84 năm 2024
5 ngày trước . bởi IllustratedWidth
Theo dõi thai có nguy cơ cao là gì năm 2024
1 ngày trước . bởi EsteemedObscurity
Xe bus 22 đi qua những điểm nào năm 2024
1 ngày trước . bởi HardenedFundraiser

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội

DMCA.com Protection Status
Bản quyền © 2021 Hàng Hiệu Inc.