NaN est une abréviation de "Not a Number". NaN n'est parfois pas égal à lui-même.
J'ai ceci DataFrameet je veux seulement les enregistrements dont la EPScolonne n'est pas 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...
Dans Python Pandas, quelle est la meilleure façon de vérifier si un DataFrame a une (ou plusieurs) valeurs NaN? Je connais la fonction pd.isnan, mais cela renvoie un DataFrame de booléens pour chaque élément. Ce message ici ne répond pas exactement à ma question non
Je ne l'ai essayé que dans la console JavaScript de Firefox, mais aucune des déclarations suivantes ne renvoie true: parseFloat('geoff') == NaN; parseFloat('geoff') ==
Existe-t-il une fonction isnan ()? PS: je suis à MinGW (si cela fait une différence). J'ai résolu ce problème en utilisant isnan () de <math.h>, qui n'existe pas, dans <cmath>lequel j'étais #includeau
Est-il possible de retourner 0 au lieu de NaNlors de l'analyse des valeurs en JavaScript? En cas de parseIntretour de la chaîne vide NaN. Est-il possible de faire quelque chose comme ça en JavaScript pour vérifier NaN? var value = parseInt(tbb) == NaN ? 0 : parseInt(tbb) Ou peut-être existe-t-il...
J'ai un double en Java et je veux vérifier si c'est le cas NaN. Quelle est la meilleure façon de
Pourquoi les comparaisons des valeurs de NaN se comportent-elles différemment de toutes les autres valeurs? Autrement dit, toutes les comparaisons avec les opérateurs ==, <=,> =, <,> où une ou les deux valeurs sont NaN renvoie false, contrairement au comportement de toutes les autres...
J'ai une trame de données avec ~ 300K lignes et ~ 40 colonnes. Je veux savoir si des lignes contiennent des valeurs nulles - et mettre ces lignes «nulles» dans une trame de données distincte afin de pouvoir les explorer facilement. Je peux créer un masque explicitement: mask = False for col in...
Je veux savoir comment supprimer les valeurs nan de mon tableau. Mon tableau ressemble à ceci: x = [1400, 1500, 1600, nan, nan, nan ,1700] #Not in this exact configuration Comment puis-je supprimer les nanvaleurs de
J'ai un cadre de données Pandas comme indiqué ci-dessous: 1 2 3 0 a NaN read 1 b l unread 2 c NaN read Je veux supprimer les valeurs NaN avec une chaîne vide pour qu'elle ressemble à ceci: 1 2 3 0 a "" read 1 b l unread 2 c ""
Est-il possible de définir un élément d'un tableau NaNen Python? De plus, est-il possible de définir une variable sur +/- infini? Si oui, existe-t-il une fonction pour vérifier si un nombre est infini ou
J'ai un DataFrame pandas rempli principalement de nombres réels, mais il contient également quelques nanvaleurs. Comment puis-je remplacer les nans par des moyennes de colonnes là où elles se trouvent? Cette question est très similaire à celle-ci: tableau numpy: remplacez les valeurs nan par la...
Juste par curiosité. Il ne semble pas très logique que ce typeof NaNsoit le nombre. Juste comme NaN === NaNou NaN == NaNretournant faux, au fait. Est-ce l'une des particularités de javascript, ou y aurait-il une raison à cela? Edit: merci pour vos réponses. Ce n'est cependant pas une chose facile à...
En JavaScript, pourquoi isNaN(" ")évalue-t-il false, mais isNaN(" x")évalue- truet-il? J'effectuer des opérations numériques sur un champ de saisie de texte, et je vérifie si le champ est null, ""ou NaN. Lorsque quelqu'un tape une poignée d'espaces dans le champ, ma validation échoue sur les trois...
J'étudiais juste les questions OCPJP et j'ai trouvé ce code étrange: public static void main(String a[]) { System.out.println(Double.NaN==Double.NaN); System.out.println(Double.NaN!=Double.NaN); } Quand j'ai exécuté le code, j'ai obtenu: false true Comment est le résultat falselorsque nous...
Tout d'abord, je tiens à mentionner que je sais comment isNaN()et Number.isNaN()travaille. Je lis le guide défini de David Flanagan et il donne un exemple pour savoir comment vérifier si la valeur est NaN: x !== x Cela se traduira par truesi et seulement si xest NaN. Mais maintenant, j'ai une...
J'ai un DataFrame avec de nombreuses valeurs manquantes dans les colonnes que je souhaite regrouper: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']}) In [4]: df.groupby('b').groups Out[4]: {'4': [0], '6': [2]} voir que Pandas a supprimé les...
Étant donné une base de données pandas contenant des valeurs NaN possibles dispersées ici et là: Question: Comment déterminer quelles colonnes contiennent des valeurs NaN? En particulier, puis-je obtenir une liste des noms de colonnes contenant des
Supposons que j'ai un DataFrame avec des NaNs: >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]]) >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 NaN NaN 2 NaN NaN 9 Ce que je dois faire est de remplacer chaque NaNpar la première non- NaNvaleur dans la...
Je recherche le moyen le plus rapide de vérifier l'occurrence de NaN ( np.nan) dans un tableau NumPy X. np.isnan(X)est hors de question, car il construit un tableau booléen de forme X.shape, ce qui est potentiellement gigantesque. J'ai essayé np.nan in X, mais cela ne semble pas fonctionner parce...