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空值nan初步了解
方法一: 将其变换为None来处理
方法二:使用np.nan_to_num方法使nan值将替换为 0.0(可指定)
方法三:使用数组转换nan被识别为字符串"nan", 可当做字符串进行相应处理,这个最简便
方法四:直接删除nan,利用其np.nan == np.nan值为False的性质
空值nan初步了解
python做数据处理时经常会遇到列表中含有nan的时候,导致你做一些操作经常报错,苦恼不已。
需要注意的是,nan与None是不同的概念。
在python中nan是not a number的意思,比如当0做分母时的结果即为nan,因此nan本质是一种float类型,而且一个nan不会等于另一个nan,
即:np.nan == np.nan的值为False
而None是没有,不存在的意思,类似一种占位符,因此
None == None的值为True文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-405473.html
基于上述,nan比None更不好处理,解决方法可以参考以下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-405473.html
import numpy as np
import pandas as pd
a = [1,np.nan,2,3,np.nan,4,np.nan]#手动添加 nan,需要使用 np.nan
print(a) # 输出为 [1, nan, 2, 3, nan, 4, nan]
方法一: 将其变换为None来处理
# pd.isnull/pd.isna 可以作为输入判断, np.isnan就会报错
new_a = [elem if not pd.isnull(elem) else None for elem in a]
print(new_a) # 输出为 [1, None, 2, 3, None, 4, None]
方法二:使用np.nan_to_num方法 使nan值将替换为 0.0(可指定)
new_a = np.nan_to_num(a, nan="指定值")
print(new_a) # 输出为 [1, "指定值", 2, 3, "指定值", 4, "指定值"]
方法三:使用数组转换 nan被识别为字符串"nan", 可当做字符串进行相应处理,这个最简便
new_a = np.array(a) # 一维数组和列表是很相似的,一般处理方法都是一样的,可以不用转化为列表了
print(a) # 输出为 [1, "nan", 2, 3, "nan", 4, "nan"]
方法四:直接删除nan,利用其np.nan == np.nan值为False的性质
new_a = [a_ for a_ in a if a_ == a_]
print(new_a) # 输出为 [1, 2, 3, 4]
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