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.- Nan - Wikipedia
Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.
4 là giá trịa = 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 Pythona = 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
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,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,print[float['nan']] # nan print[float['NaN']] # nan print[float['NAN']] # nan
1print[float['nan']] # nan print[float['NaN']] # nan print[float['NAN']] # nan
- Kiểm tra xem giá trị là
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
3,print[float['nan']] # nan print[float['NaN']] # nan print[float['NAN']] # nan
4print[float['nan']] # nan print[float['NaN']] # nan print[float['NAN']] # nan
- Hành vi cho các toán tử so sánh [
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] vớiprint[float['nan']] # nan print[float['NaN']] # nan print[float['NAN']] # nan
4a = 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
- Kiểm tra
4 trong câu lệnha = 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
1print[math.nan] # nan print[np.nan] # nan print[np.NaN] # nan print[np.NAN] # nan
- Xóa và thay thế
4 trong danh sácha = 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
- Hoạt động với
4a = 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
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
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
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
1import 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 [
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] vớiprint[float['nan']] # nan print[float['NaN']] # nan print[float['NAN']] # nan
4a = 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
- Kiểm tra
4 trong câu lệnha = 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
1print[math.nan] # nan print[np.nan] # nan print[np.NaN] # nan print[np.NAN] # 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
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
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
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
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# nan
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# 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
4print[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
4 trong câu lệnha = 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
1print[math.nan] # nan print[np.nan] # nan print[np.NaN] # nan print[np.NAN] # nan
- Xóa và thay thế
4 trong danh sácha = 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
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
4Kiểm 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
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
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# nan
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
4 trong câu lệnha = 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
1print[math.nan] # nan print[np.nan] # nan print[np.NaN] # nan print[np.NAN] # nan
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
4a = 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
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
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# nan
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# nan
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# nan
print[float['nan']]
# nan
print[float['NaN']]
# nan
print[float['NAN']]
# 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
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
1print[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 sáchHoạt động với
4a = 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
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
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
print[math.nan]
# nan
print[np.nan]
# nan
print[np.NaN]
# nan
print[np.NAN]
# nan
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
4a = 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
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
0Xóa 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
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
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
4a = 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
1Xem 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
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
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