开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么在我运行series.replace时np.nan会将我的列转换为浮点型

在运行series.replace时，np.nan会将列转换为浮点型的原因是因为np.nan是NumPy库中表示缺失值的特殊值，它的数据类型是浮点型（float）。当使用series.replace函数将某个值替换为np.nan时，替换操作会导致整个列的数据类型发生改变，从而将列转换为浮点型。

这种转换是由于NumPy库的数据类型机制所决定的。NumPy库中的数组要求所有元素的数据类型必须一致，如果某个元素的数据类型与其他元素不一致，NumPy会自动进行数据类型转换以保持一致性。在这种情况下，由于np.nan是浮点型，当它替换某个列中的值时，整个列的数据类型会被转换为浮点型。

如果你希望保持列的数据类型不变，可以考虑使用其他表示缺失值的方式，例如使用空字符串''或其他特殊值来替换。另外，如果你需要处理缺失值，可以考虑使用Pandas库提供的fillna函数来替换缺失值，该函数可以保持列的数据类型不变。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云：https://cloud.tencent.com/
云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
人工智能平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
云存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势：处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN；大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列；自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。

2.2K5 0

收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

在接下来的两章中，会接触到数据预处理中比较麻烦的类型，即缺失数据和文本数据（尤其是混杂型文本）。今天，我们首先对缺失数据进行系统地梳理。 ? 本文目录 1....在多值插补时，对A组将不进行任何处理，对B组产生的一组估计值（作关于的回归），对C组作产生和的一组成对估计值（作关于的回归）。...df.equals(df) True 其次，它在numpy中的类型为浮点，由此导致数据集读入时，即使原来是整数的列，只要有缺失值就会变为浮点型。...因此整型列转为浮点；而字符由于无法转化为浮点，因此只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变 df['ID'].dtype dtype('float64') df['Math'].dtype...请谈谈为什么要引入这个设计？ Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

3.6K4 1

用Pandas处理缺失值

虽然这种类型在某些情景中非常有用，对数据的任何操作最终都会在 Python 层面完成，但是在进行常见的快速操作时，这种类型比其他原生类型数组要消耗更多的资源： for dtype in ['object...例如，当我们将整型数组中的一个值设置为 np.nan 时，这个值就会强制转换成浮点数缺失值 NA。...Pandas对不同类型缺失值的转换规则类型缺失值转换规则 NA标签值 floating 浮点型无变化 np.nan object 对象类型无变化 None 或 np.nan integer 整数类型...强制转换为 float64 np.nan floating 浮点型无变化 np.nan boolean 布尔类型强制转换为 object None 或 np.nan 需要注意的是， Pandas...，因为可能有时候只需要剔除全部是缺失值的行或列，或者绝大多数是缺失值的行或列。

2.8K1 0

数据分析之Pandas缺失数据处理

在多值插补时，对A组将不进行任何处理，对B组产生的一组估计值（作关于的回归），对C组作产生和的一组成对估计值（作关于的回归）。...df.equals(df) True 其次，它在numpy中的类型为浮点，由此导致数据集读入时，即使原来是整数的列，只要有缺失值就会变为浮点型。...因此整型列转为浮点；而字符由于无法转化为浮点，因此只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变 df['ID'].dtype dtype('float64') df['Math']....它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型。 s_original[1] = np.nan s_original ?...请谈谈为什么要引入这个设计？ Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

1.6K2 0

Stata与Python等效操作与调用

在处理字符型变量时，Stata 中使用频率较高的是substr() 、subinstr()，以及用于正则表达式的regexm() 等函数， Stata 提供了丰富的字符串函数，熟悉它们的使用会让字符串清理事半功倍...另一个重要的区别是 np.nan 是浮点数据类型，因此 DataFrame 的任何列包含缺失数字的将是浮点型的。如果一列整型数据改变了，即使只有一行 np.nan ，整列将被转换为浮点型。...1.13.2 浮点数在 Stata 中，小数和任何值都不相等，比如 3.0==3 是 False 。而在 Python 会返回 True 。 2....因为运行 Python 脚本时，sys.argv[0] 被用于储存脚本的名称，在上例中，sys.argv[0] 为 pyex2.py 。...但要注意，添加的路径只是临时的添加到了 sys.path，这意味着只有执行脚本的时候才会生效。在脚本运行完毕后，添加的路径会从列表中删除。

9.8K5 1

pandas 缺失数据处理大全（附代码）

大家好，我是东哥之前一直在分享pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。...利用闲暇之余将有关数据清洗、数据分析的一些技能再次进行分类，里面也包含了我平时用到的一些小技巧，此次就从数据清洗缺失值处理走起，链接：pandas数据清洗，关注这个话题可第一时间看到更新。...因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...None == None >> True 在传入数值类型后，会自动变为np.nan。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。

2.3K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

在转换部分中解释了将其转换为这些 dtype 的简单方法。算术和比较操作中的传播一般来说，在涉及 NA 的操作中，缺失值会传播。当其中一个操作数未知时，操作的结果也是未知的。...在转换部分中解释了将其转换为这些 dtype 的简单方法。算术和比较操作中的传播一般来说，在涉及NA的操作中，缺失值会传播。当其中一个操作数未知时，操作的结果也是未知的。...一般来说，在涉及NA的操作中，缺失值会传播。...在求和数据时，NA 值或空数据将被视为零。...它们在反斜杠方面与没有此前缀的字符串有不同的语义。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。用正则表达式将‘.’替换为NaN。

1411 0

pandas 缺失数据处理大全

本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。一、缺失值类型在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...None == None >> True 在传入数值类型后，会自动变为np.nan。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...## 行缺失统计 isnull().sum(axis=1) 3、缺失率有时我不仅想要知道缺失的数量，我更想知道缺失的比例，即缺失率。正常可能会想到用上面求得数值再比上总行数。

3372 0

数据清洗 Chapter06 | 数据缺失概述

1、数据缺失的原因数据采集过程可能会造成数据缺失数据通过网络等渠道进行传输时可能出现数据丢失或出错，造成数据丢失在数据整合过程中也可能引入缺失值 2、缺失值表示 1、数据集对于缺失值有不同的表示...4、在Python语言的Numpy库的缺失值：表示：numpy.nan/numpy.NaN 类型：浮点(float)型 import numpy as np print('np.nan的属性为...：'+str(type(np.nan))) print('np.NaN的属性为：'+str(type(np.NaN))) ?...在Python语言的Pandas库中，缺失值默认使用numpy.nan表示 Pandas库可以用其他字符来代替nan，如missing，NA等下列代码生成含有默认缺失值的Series数组example_data...5、反过来如果给定数据中的缺失值是用其他字符来表示的，我们可以用NaN进行替换，由于numpy.nan为float型，再将数据转换为浮点型即可。

6612 0

关于《Python数据挖掘入门与实战》读书笔记七（主成分分析二）

它默认会返回数据集中的所有特征。然而，PCA会对返回结果根据方差大小进行排序，返回的第一个特征方差最大，第二个特征方差稍小，以此类推。...#我们创建一个字典存储所有特征及其转换结果，把所有的特征值转换为浮点型。...converters = defaultdict(convert_number) #还想把最后一列的值转换为0或1，该列表示每条数据的类别。..., np.nan) #第1,2列转换为NAN ads = ads.replace(' ?'..., np.nan) #第3列转换为NAN ads = ads.replace(np.nan, 0) #缺失值处理不到位，以后不能直接化0。看情况处理，本题应该取前2列取均值，第三列为前两列的比。

3672 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

NaN：缺失的数值数据另一个缺失的数据表示，NaN（“非数字”的首字母缩写）是不同的；它是所有系统都识别的特殊浮点值，使用标准 IEEE 浮点表示： vals2 = np.array([1, np.nan...例如，如果我们将整数数组中的值设置为np.nan，它将自动向上转换为浮点类型来兼容 NA： x = pd.Series(range(2), dtype=int) x ''' 0 0 1 1...下表列出了引入 NA 值时 Pandas 中的向上转换惯例：类型储存 NA 时的惯例 NA 标记值 floating 不变 np.nan object 不变 None或np.nan integer...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。

4K2 0

挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45. 创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46....什么东西与numpy数组的枚举等价？(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....减去矩阵每行的均值 (★★☆) 59. 如何按第n列排序数组？(★★☆) 60. 如何判断一个二维数组里是否有空列? (★★☆) 61....使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b ，这里的a^T指示矩阵a的转置 70....设有一个任意数组，编写一个函数，以给定元素为中心, 提取具有固定形状的子部分（必要时可以用固定值来做填充）(★★★) ? 81.

4.7K3 0

Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

3.1 ndarray创建 array() 将列表转换为数组，可选择显式指定dtype arange() range的numpy版，支持浮点数 linspace() 类似arange()，第三个参数为数组长度...bool_ 整型：int_ int8 int16 int32 int64 无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64 浮点型：float_ float16 float32 float64...[:5] 多维数组：a[3:6,1:7]，a[:,1:7] 注意：与列表不同，数组切片时并不会自动复制，在切片数组上的修改会影响原数组。...答案：a[[1,3,4,6,7]] 2：对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组?...，返回的格式(n,m),其中n为行数，m为列数 (2, 3) x.size #数组元素的总数 6 x.dtype #数组元素类型 np.dtype('float64') #64位浮点型 x.itemsize

1K2 0

【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。...每当我们查询、编辑或删除数据时，dataframe类会利用BlockManager类接口将我们的请求转换为函数和方法的调用。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...这对我们原始dataframe的影响有限，这是由于它只包含很少的整型列。同理，我们再对浮点型列进行相应处理：我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32，内存用量减少50%。...总结我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧：将数值型列降级到更高效的类型将字符串列转换为类别类型

8.6K5 0

Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

3.1 ndarray创建 array() 将列表转换为数组，可选择显式指定dtype arange() range的numpy版，支持浮点数 linspace() 类似arange()，第三个参数为数组长度...bool_ 整型：int_ int8 int16 int32 int64 无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64 浮点型：float_ float16 float32 float64...[:5] 多维数组：a[3:6,1:7]，a[:,1:7] 注意：与列表不同，数组切片时并不会自动复制，在切片数组上的修改会影响原数组。...答案：a[[1,3,4,6,7]] 2：对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组?...，返回的格式(n,m),其中n为行数，m为列数 (2, 3) x.size #数组元素的总数 6 x.dtype #数组元素类型 np.dtype('float64') #64位浮点型 x.itemsize

1.3K3 0

python中astype 存在空值_python-DataFrame.astype()错误参数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。使用列的字典时,astype引发ValueError....我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们....这是一个玩具示例： t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01, 10], [np.NaN,20]]) t.astype({0: int}, errors=’ignore’) ValueError...: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 解决方法: 您可以在pandas 0.24.0中使用新的nullable integer...dtype.使用astype之前,您首先需要将不完全等于整数的所有浮点数转换为等于整数值(例如,舍入,截断等).

2.2K2 0

Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...NaN 代替丢失值另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...，当遇到NA值时Pandas会自动转型，例如下面的例子，integer会转型为浮点型: x = pd.Series(range(2), dtype=int) x[0] = None 针对Null值的操作...df.dropna() 如果axis为1，则删除出现NA的列： df.dropna(axis='columns') 但是这种处理方式还是过于粗暴，有没有更为精细的控制呢？...Pandas提供了更为精细的控制，通过参数how和thresh来控制。 how的默认值为any，也就是说任意行或者列只要出现NA值就删除，如果修改为all，则只有所有值都为NA的时候才会删除。

2.3K3 0

NumPy入门指南(二) | Day2

在插入之前输入数组会被展开。 [ 1 2 3 11 12 4 5 6] 传递了 Axis 参数。会广播值数组来配输入数组。...常用的算术运算函数：函数说明 np.pi 常数p:圆周率3.1415926... np.e 常数e ：2.71828... np.fabs(arr) 计算各元素浮点型绝对值；例如：np.fabs...np.ceil(3.2) 输出：4.0 并非四舍五入操作 np.floor(arr) 对各元素向下取整； np.round(arr) 对各元素四舍五入例如：np.round(3.4) 输入：3.0 输出的还是浮点型数据... print(b,type(b)) # inf nan和inf都是float浮点型数据 ## 判断数组中为nan的个数: print(...二维数组的转置二维数组的转置和二阶矩阵转置概念相同;对数组进行转置有三种方法，arr.T用的最多，其他方法了解即可。对数组进行转置将在今后运行算法时需要用到。

3.1K2 0

Pandas中文官档 ~ 基础用法1

ExtensionArray 时， to_numpy() 会复制数据，并强制转换值。...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...::: tip 注意处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。...要是只有浮点数或整数，则输出结果的数据类型是浮点数。...DataFrame 含多种数据类型时，DataFrame.values 会复制数据，并将数据的值强制转换同一种数据类型，这是一种代价较高的操作。

2.8K2 0

Pandas中文官档 ~ 基础用法

ExtensionArray 时， to_numpy() 会复制数据，并强制转换值。...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...::: tip 注意处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。...要是只有浮点数或整数，则输出结果的数据类型是浮点数。...DataFrame 含多种数据类型时，DataFrame.values 会复制数据，并将数据的值强制转换同一种数据类型，这是一种代价较高的操作。

2.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭