一、前言 前几天在Python钻石交流群【逆光】问了一个Python数据处理的问题，问题如下：请问一下，我这个填充nan值为什么填充不上呢 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了个思路如下：试试看这样，代码如下
backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值 None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） 1.3 limit参数： 限制填充个数 1.4 axis参数 修改填充方向 补充...2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 print (df1.fillna(100)) print ("-----...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...6 4 5.0 2.0 2 4 9 2 5.0 5.0 3 9 7 3 5.0 5.0 4 6 1 3 5.0 5.0 2.4 使用limit参数 用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(0.0, 2, 0.01)...
使用 MySQL 中，如果查询字符串时使用“!=”条件，当字段值为 Null 时也会满足该条件。...= "https://cloud.tencent.com" or url is null 当然，如果创建数据表时没有特殊要求的话，MySQL 字段强烈不建议设置 null 为默认值，字符串类型默认值：空字符串即可
它返回一个布尔值。 若收到一个空数组，此方法在任何情况下都会返回 true。...示例 // 判断是否所有值都不为空 let data = [ { "name": "author", "value": "123" }, {...它返回的是一个 Boolean 类型的值。 如果用一个空数组进行测试，在任何情况下它返回的都是false。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:E25中存放着数据，列D中是要查找的值需满足的条件，列I和列J中显示查找到的结果，示例中显示的是1月份南区超市销售的蔬菜及其数量。 ?...图1 要求在I2中输入公式，向右向下拖拉以获取全部满足条件的数据。 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的： COUNTIFS($A:$A,$G$6,$B:$B,$G$9,$C:$C,$G$3)<ROWS($I$2:I2) 用来计算符合条件的结果数（本例中为5），并与已放置值的单元格数（已返回的值...FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE}=3 转换为： {1;1;2;2;1;2;0;0;1;1;0;1;2;2;3;3;2;3;1;1;3;3;1;2}=3 数组中有5个3，表明有5条数据满足条件...FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;16;17;FALSE;19;FALSE;FALSE;22;23;FALSE;FALSE},1) 得到： 16 注意，当公式向下拖拉时，
lookupFruitColours = Left(result_set, Len(result_set) - 1) End Function 其中，参数lookup_value代表要在指定区域第一列中查找的值，...参数intersect_value代表行列交叉处的值，参数lookup_vector代表指定的查找区域，参数result_vector代表返回值所在的区域。
我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。...例如，在上述条件基础上，要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”，可以使用数组公式： =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0...)) 可以看到，返回值为0.198，如下图2所示。
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。...本文提供了一种方法，在给定一个或多个相同布局的工作表的情况下，可以创建另一个“主”工作表，该工作表仅由满足特定条件的所有工作表中的数据组成。并且，这里不使用VBA，仅使用公式。...函数并确定参数k，这实际上是整个解决方案中最难的部分，因为与我们将这种构造应用于由单列组成的数组不同（例如，在这种情况下，对于连续行，可以简单地将参数k增加1），而这里必须考虑：当要求Sheet2返回值时...，以及要求Sheet3返回值时，该参数将被“重置”为1。...A2:F10,1,COLUMNS($A:A)) COLUMNS($A:A)使得公式向右拖放时，可以为INDEX函数的参数column_num提供合适的值。
它可以升序排列，可以降序排列，也可以像我们以前章节说过的，以波浪形方式排序，现在我们要看到的一种是绝对值排序。对于数组A,绝对值排序满足以下条件：|A[i]| 时的情况，要找到满足条件的配对(i,j)，我们让i从0开始，然后计算m = k - A[i]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标j，满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j)，这种做法在数组元素全是正数，全是负数，以及是绝对值排序时都成立，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...因此在查找满足条件的元素配对时，我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素，如果不行，那么我们再依据第三种情况去查找，无论是否存在满足条件的元素配对，我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中查找满足条件的元素配对
实现要领有两个： ① 因为多数条件都会涉及列标签，因此都要使用loc索引器（而非iloc索引器）； ② 因为通常是寻找满足条件的行，所以索引器内部需要在行的维度上表达查询条件。...()[['Q1','Q2']] #如果如果只有一列，则无需使用花式索引，如下所示： #team.groupby('team').mean()['Q1'] 2、找到满足条件的分组(过滤掉不满足条件的分组...，而不是满足条件的分组 ③ 其参数必须是函数，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示...Pandas表示缺失值的一种方法是使用NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的None；Pandas会自动把None转变成NaN。...df.dropna(axis='columns', how='all') 3、 填充缺失值 （1）用单个值填充，下面的例子使用0来填充缺失值： df.fillna(0) （2）从前向后填充(forward-fill
() 用于将一组数字转换为数组 var arr = Array.of(1,2,3,4) // [1,2,3,4] 数组实例的 find 与 findIndex find 方法用于在数组上查找第一个符合条件的...值，并将其返回 比如 [1,2,5,6,2,4]; 我们想在这个数组上查找第一个 值 大于 5 的数 [1,2,5,6,2,4].find((item) => item > 5) // 6 如果找到最后没有一个满足条件的值...那么就返回 undefined findIndex 用于返回数组中第一个满足条件的值的下标 [1,2,5,6,2,4].find((item) => item > 5) // 3 如果找到最后一个都没有满足条件...，那么返回 -1 并且非常重要的，这两个函数居然可以 NaN 了 [NaN].find((item) => Object.is(NaN,item)) // NaN 数组实例 fill fill(item...,start,end) 给定一个值，用这个值去填满整个数组,这个函数还可以接受两个参数，一个起始位置，一个终止位置 用这个函数去填充的时候，当只给定第一个参数时，会直接填充整个数组，不管某个位置上是否有值
或者说能否满足了对分析的要求？ 有没有缺失值；如果有的话，缺失值多不多？ 现有数据里面有没有脏数据？尤其需要注意人工输入的数据，经常会出现名称写错，多输入空格等等的情况 3....后面出来数据，如果遇到错误：说什么float错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN 那None和NaN有什么区别呢： None是Python的一种数据类型， NaN...2、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充，方法有以下四种： 1) 以业务知识或经验推测（默认值）填充缺失值 2) 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 3) 用相邻值填充缺失值 4).../pandas.DataFrame.fillna.html#pandas.DataFrame.fillna 1) 用默认值填充－ df.fillna(' ') 我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。...，用前面相邻的值向后填充，也可以用后面相邻的值向前填充。
参数为NaN时返回-1，所以不能搜索数组中的NaN。 这两个方法都返回要查找的项在数组中的位置，或者在没找到的情况下返回-1。 比较参数和数组项时，会使用全等操作符。...可以搜索NaN的位置。...没有返回值 map() 返回每次函数调用的结果组成的数组。 filter() 返回满足过滤条件组成的数组。 every() 判断数组中每一项都是否满足条件。 只有所有项都满足条件，才会返回true。...some() 判断数组中是否存在满足条件的项。 只要有一项满足条件，就会返回true。 若有一个参数为true, 则返回, 忽略执行后面的参数。...填充的值。 start可选。开始填充位置。 end可选。停止填充位置 (默认为 array.length)，填充至指定位置前一个。
填充NaN 值 一般情况下直接将NaN删除或许并不是最好的选择因此可以通过将NaN值进行填充。...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...600.000000 NaN gake NaN NaN 700 NaN 600.000000 NaN df.interpolate() """ 可以看出，当待填充的列或行符合条件时，会从最近的那个非...NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...数据匹配替换 简单数据删除填充有时并不能满足需求，因此需要数据进行匹配替换满足更进一步的需求。
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...Series~Series的切片和增删改查 a 过滤Series的值 我们可以通过布尔选择器，也就是条件筛选来过滤一些特定的值，从而仅仅获取满足条件的值。...isnull()以及notnull()； 填充缺失值 使用fillna； 使用指定值填充缺失值； 使用插值填充缺失值； 向前填充ffill； 向后填充bfill； # 创建一个带缺失值的Series import...fillna()填充缺失值 使用指定值填充缺失值； 使用插值填充缺失值； print("-"*5 + "原来的Series" + "-"*5) print(s) print("-"*5 + "指定填充值...0 1.0 1 2.0 2 NaN 3 4.0 dtype: float64 -----指定填充值0----- 0 1.0 1 2.0 2 0.0 3
NaN是“Not a Number”的缩写，用于表示缺失值或无效数据。在训练机器学习模型时，NaN值会导致算法无法正常工作，因此需要在数据预处理阶段进行处理。 2....填充缺失值：使用平均值、中位数或其他策略填充缺失值。...) 2.2 数据类型不匹配 原因：数据类型不匹配导致NaN值出现，例如将字符串转换为数值类型时出现问题。...解决方案：编写自定义的缺失值处理函数，满足特定需求。...删除缺失值适用于少量NaN的情况，而填充缺失值适用于大多数情况下，可以保留更多数据。
例如，在某些列中某些行缺少数值时，可以用nan填充。 在Python中，这三个表示法都是浮点数类型，并且可以进行比较和数学运算。...使用math.isnan()函数可以判断一个值是否为nan。当使用这些表示法时，需要注意比较操作的结果以及运算中的传播性质。...合理使用这些特殊值，能够帮助我们更好地处理缺失数据和无效计算的情况。当涉及到数据处理和分析时，nan（Not a Number）是一个常见的特殊值。它可以表示缺失数据、无效数据或无法计算的结果。...pythonCopy codea = float('-inf')b = -math.infprint(a == b) # 输出：TrueNone（空值）：None用于表示没有值的条件。...在进行条件判断或者处理缺失数据时，经常用到None。
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。...这些需求可以通过设置 how 或 thresh 参数来满足， 它们可以设置剔除行或列缺失值的数量阈值。...填充缺失值 有时候可能并不想移除缺失值， 而是想把它们替换成有效的数值。有效的值可能是像 0、 1、 2 那样单独的值， 也可能是经过填充或转换得到的。...'bfill') a 1.0 b 2.0 c 2.0 d 3.0 e 3.0 dtype: float64 DataFrame 的操作方法与 Series 类似， 只是在填充时需要设置坐标轴参数...6.0 6.0 需要注意的是， 假如在从前往后填充时， 需要填充的缺失值前面没有值， 那么它就仍然是缺失值。
]]) value：要填充的数值，必填 start：填充的开始位置，选填 end：填充的结束位置，不包含此项，选填 注：如果只有value参数，即数组中所有的内容为此项；如果没有end参数，则其默认值为数组的长度...(NaN===NaN)进行确认，运行结果为false。...= arr.find(function(elem) { return elem > 2; }); console.log(result); //ourputs //3 上述输出结果只返还了一项，其实满足条件的有两项...findIndex() findIndex()和find()类似，差别就是返回该元素在数组中对应的索引，只返回最先满足条件的元素的索引。...如果为负值，对应的值则为当前值+数组的长度，此参数可选。
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