python nan处理,

　　本文主要介绍了python中NAN和INF值的处理方法，具有很好的参考价值。希望对你有帮助。如有错误或不足之处，请不吝赐教。

　　00-1010一、NAN和INF值的处理二。南三的一些特点。两种处理方法：删除缺失值和用其他值填充3.1删除缺失值3.2用其他值填充和汇总。

目录

　　首先，我们需要知道这两个英文单词是什么意思：

　　南：不是数字，不代表数字，但是属于浮点型，所以你要操作数据的时候需要注意它的类型。INF:Infinity，意为无穷大，也属于浮点型。Np.inf代表正无穷大，-np.inf代表负无穷大，一般除数为0时无穷大。比如2/0。

一、NAN和INF值处理

　　南和南不相等。比如np。南！=np。楠这个条件是真的。NAN和任意值，结果是NAN。有时，尤其是从文件中读取数据时，经常会出现一些缺失值。缺失值的出现会影响数据的处理。因此，在我们进行数据分析之前，我们需要处理缺失值。处理方法很多，需要根据实际情况来做。一般有两种处理方式：删除缺失值，用其他值填充。

二、NAN一些特点

三、两种处理方式：删除缺失值，用其他值进行填充

　　3.1.1删除数组中的NAN，那么我们可以换个思路，就是只提取不是NAN的值。

　　3.1.2删除NAN所在的行(删除后还是二维数组)

3.1删除缺失值

　　有时候我们不想直接删除。比如有一张成绩单，分别是数学和英语。但是因为某人某一科没有成绩，那么就会出现南的情况。这个时候不能直接删除，可以用一些值来代替。

　　如果有下列表格：

　　数学59899032784534NANNAN562356如果你想求各科总分和各科平均分，可以用一些数值来代替。比如想求总分，可以用0代替NAN。如果要求平均分，可以用其他值的平均值代替NAN。示例代码如下：

3.2用其他值进行填充

　　1.1的缩写。NAN:不是数不是数，但属于浮点型。

　　2.INF 3360是无穷大，除数为0时会出现INF。

　　3.NAN和所有值都等于NAN。

　　4.南！=南

　　5.你可以通过np.isnan来判断一个值是不是NAN。

　　6.处理一个值时，可以通过删除NAN或替换该值来进行处理。

　　7.np.delete比较特殊。它通过轴=0表示行，而大多数其他函数通过轴=1表示行。

　　以上个人经验，希望给你一个参考，也希望你能支持盛行的IT软件开发工作室。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。