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为什么我只能在Jupyter Notebook的所有列中获得NaN值？

在Jupyter Notebook中只能获得NaN值的原因可能有以下几种情况：

数据缺失：NaN代表"not a number"，在数据分析中常用于表示缺失值。如果你只能在Jupyter Notebook的所有列中获得NaN值，可能是因为数据源中存在缺失值，导致在加载数据时出现了NaN值。
数据类型不匹配：NaN值通常是浮点型数据，如果你的数据列中包含了其他类型的数据（如字符串或整数），在加载数据时会将其转换为NaN值。
数据清洗错误：在数据清洗过程中，如果处理不当可能会导致所有列中都出现NaN值。例如，使用错误的清洗方法或忽略了某些数据列。

为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：

检查数据源：确保数据源中没有缺失值。可以使用pandas库的isnull()函数检查每列是否存在NaN值。
数据类型转换：如果数据列中包含了其他类型的数据，你可以使用pandas库的astype()函数将其转换为正确的数据类型。
数据清洗：仔细检查数据清洗过程，确保没有错误地处理数据或忽略了某些列。可以使用pandas库的函数（如dropna()、fillna()等）来处理缺失值。

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相关搜索:Jupyter Notebook中的逻辑回归；输入包含NaN、无穷大或对于dtype来说太大的值(‘float64’)为什么带"-“的json变量只在我的表中显示NaN？为什么我不能从这个联合中获得所有的列？为什么我不能在laravel通知表中存储新的列？为什么我不能在React中读取Formik的下拉值？为什么我不能在scilab中读取矩阵中的所有值？为什么我不能在我的函数中访问更新后的prop值？为什么我不能在这个Prolog查询中从长度中获得值？为什么我只在从查询中返回对象时才获得这些值？为什么我只能在Octave的ODE45模拟中得到NaN och Inf？

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为什么说 Python 是数据科学的发动机(二)工具篇(附视频中字)

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所有这些统计信息都是通过对数据的一次传递来计算的。 ? 使用describe方法获得 DataFrame 的高级概览，注意这个 DataFrame 包含 18 列数据，不过截图只展示了前 7 列。...目前，我们将以此为起点，根据行程距离消除极端离群值： ? 出行距离一列中存在极端异常值，这也是研究出行时间和出租车平均速度的动机。这些功能在数据集中尚不可用，但计算起来很简单： ?...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。...我们看到上述所有三个分布都有相当长的尾部。尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是错误的数据输入。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。

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Jupyter notebook入门教程（上）

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