用条件语句处理Pandas中的NaN值_用pandas替换数据帧中的NaN值_根据Pandas中的日期条件，用NaN替换一列的值 - 腾讯云开发者社区

处理缺失值选择处理缺失值的方法Pandas的缺失值处理缺失值《Python数据科学手册》读书笔记处理缺失值缺失值主要有三种形式：null、 NaN 或 NA。...在掩码方法中，掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组，也可能是用一个比特（0 或 1）表示有缺失值的局部状态。...Pandas的缺失值 Pandas 用标签方法表示缺失值，包括两种 Python 原有的缺失值：浮点数据类型的 NaN 值 Python的 None 对象。...中字符串类型的数据通常是用 object 类型存储的。...处理缺失值 Pandas 基本上把 None 和 NaN 看成是可以等价交换的缺失值形式。

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pandas中的缺失值处理

在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。...pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值当需要人为指定一个缺失值时，默认用None和np.nan来表示，用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...3]}) >>> df A B 0 1.0 1.0 1 2.0 NaN 2 NaN 3.0 # 对每一列的NaN值，依次用对应的均值来填充 >>> df.fillna(df.mean())...=0) A B 0 1.0 1.0 >>> df.dropna(axis=1) Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas中的大部分运算函数在处理时

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TensorFlow中的Nan值的陷阱

之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数...02 更新网络时出现Nan值更新网络中出现Nan值很难发现，但是一般调试程序的时候，会用summary去观测权重等网络中的值的更新，因而，此时出现Nan值的话，会报错类似如下： InvalidArgumentError

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Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习前言环境 DataFrame删除NaN空值 dropna函数参数测试数据删除所有有空的行 axis属性值...，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...版本：1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空值在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况，很耽误我们的数据清理，那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...实际上能处理的有3个函数，我们用dropna来删除这帮空值。...print("用10替换后的df2 = \n", df2) 实际效果：总结我们很多的时候在处理SQL的时候需要去掉空值，其实和这个操作是一样的，空值是很多的时候没有太大意义，数据清洗的时候就会用到这块了

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pandas处理缺失值的函数_pandas填充缺失值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即删除NaN数据....参数说明： Parameters 说明 axis 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 how {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all...：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理 inplace bool，是否修改源文件测试： >>>df = pd.DataFrame...NaT 只保留至少2个非NA值的行： >>>df.dropna(thresh=2) name toy born 1 Batman Batmobile...1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 从特定列中查找缺少的值： >>>df.dropna(subset=['name', 'born'])

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Python中的条件语句

Python中的条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定要执行的代码块。主要通过if关键字实现，条件中的其他分支用else。...python之后，python中针对条件判断语句的执行语法如下： if 判断条件成立：执行语句…… else：执行语句…… 多个if条件使用的场景： if 条件1成立：执行语句...1 elif 条件2成立：执行语句2 else: 执行语句3 说明：if后面的条件在python中只要是任何非0非空的值，都会认为是True,即认为条件成立。...每个条件后面要使用冒号（:），表示接下来是满足条件后要执行的语句块,使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。...语句2 elif 条件3: pass else: pass 注意:为了代码的维护,建议嵌套不要超过3层检验学习成果的时候到了列几个题目考考你对条件语句的用法掌握了吗？

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手把手教你用pandas处理缺失值

导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。缺失数据会在很多数据分析应用中出现。...pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney）译者：徐敬一来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...Python内建的None值在对象数组中也被当作NA处理： In: string_data[0] = None string_data.isnull() Out: 0 True 1...False 2 True 3 False dtype: bool pandas项目持续改善处理缺失值的内部细节，但是用户API函数，比如pandas. isnull，抽象掉了很多令人厌烦的细节...处理缺失值的相关函数列表如下： dropna：根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阈值 fillna：用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(如“ffill”或“bfill

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Python中的条件语句和循环语句

一、条件语句 Python中的条件语句主要是由if语句来编写，主要分为单分支结构、双分支结构、多分支结构，不同于C语言和java，Python中没有switch语法 1、if 语句 if条件判断语句，可判断当前程序执行到此处时候...(" b 等于 a " ) 2、双分支结构 if else 如果不满足 if 的条件，则直接执行else 内的语句 a = 10 b = 100 if a>b : print(" a 比...b 大 ") else : #格式 -> else: print(" a 没有比 b 大 ") 3、多分支结构一系列下来，如果不满足 if 的条件，就继续判断是否满足 elif 的条件...tips ：java 和 C语言中是 else if ，Python直接用 elif 了，elif 和 else if 一样可以有多个 a = 10 b = 100 if a > b :...条件加一 2、for 循环和Java与C语言格式有较大的区别，但作用也是一样的，区别于 while循环，for循环定义好了循环结束的条件. print("打印数字 0 ~ 9") # i 代表每一个可迭代数据中的元素

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【原创】TypeScript中的条件语句

TypeScript中的条件语句 TypeScript中常用的条件语句有if语句和switch…case语句。...if 语句 if语句 let num:number = 5; if(num > 0){ console.log(”数字是正数“); } if…else语句 let num:number =...5; if(num > 0){ console.log(”数字是正数“); }else{ console.log(”数字不是一个正数“); } if…else…if语句 let num...数字是正数“); }else if(num = 0){ console.log(”数字是0“); }else{ console.log(”数字是负数“); } Switch…Case语句

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Mysql中的条件语句if、case

Mysql中的条件语句在我们对数据进行转换的时候比较有用，这样就不需要创建中转表。...IF() 的返回值为数字值或字符串值。 select *,if(sva=1,"男","女") as ssva from taname where sva !...= "" IF ELSE 流程控制语句在mysql存储过程中的用法： IF search_condition THEN statement_list [ELSEIF search_condition...= '' Swap Salary Leetcode中有一道题目就是根据条件来转换数据的，就需要用条件控制语句来实现。...UPDATE salary SET sex = IF(sex = 'm', 'f', 'm') 也可以利用条件语句，在搜索的时候，直接进行数据转换 select *,(CASE WHEN sex='1'

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python中多个if语句用法_python中if函数多个条件怎么用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python的if语句为条件判断语句，习惯与else搭配使用。...% dessert.title()) # elif => else + if 当前值不符合上面 if 的判断条件，执行 elif 的判断条件 else: print(“I like %s.” % dessert...% dessert.title()) # elif => else + if 当前值不符合上面 if 的判断条件，执行 elif 的判断条件 elif dessert == hate_dessert:...print(“I hate %s.” % dessert) # 当前值不符合上面所有的判断条件，就执行 else 里的语句 # 当然如果这个else 不需要的话，可以不写 else: print(“I...”) # 结果是这个 if None: # None 是 Python 中特殊的对象 print(“True.”) else: print(“False.”) # 结果是这个 if 1: print(“

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sql中的 IF 条件语句的用法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...IF 表达式 IF( expr1 , expr2 , expr3 ) expr1 的值为 TRUE，则返回值为 expr2 expr1 的值为FALSE，则返回值为 expr3 如下： SELECT...举个例子：查找出售价为 50 的书，如果是 java 书的话，就要标注为已售完那么对应的SQL语句该怎样去写呢？...','有货') as product_status from book where price =50 1 IFNULL 表达式 IFNULL( expr1 , expr2 ) 在 expr1 的值不为...NULL的情况下都返回 expr1，否则返回 expr2，如下： SELECT IFNULL(NULL,"11"); -> 11 SELECT IFNULL("00","11"); -> 00 发布者

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sql中的if条件语句的用法

IF 表达式 IF( a, b, c) a的值为TRUE，则返回值为 b a的值为FALSE，则返回值为 c 如下： SELECT IF(TRUE,1,2); -> 1 SELECT IF(FALSE...,1,2); -> 2 SELECT IF(STRCMP("123","234"),"不相等","相等"); -> 不相等举个例子：查找出年龄大于18的学生，如果是男生的话，就要标注为栋梁，否则是未成年...select *,if(sex='man','栋梁','未成年') as student_can_be from class_1 where age>18 把salary表中的女改成男，男改成女:...(NULL,"11"); -> 11 SELECT IFNULL("00","11"); -> 00 NULLIF 表达式 NULLIF(a,b)：如果两个参数相等则返回NULL，否则返回第一个参数的值

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python中的条件判断语句

在python中使用条件判断语句一定不要忘记if else elif后面的冒号：哦 ?...if语句的特点：从上往下判断，如果某一个判断是true，将该判断条件对应的语句执行，忽略后面剩下的else和elif 1、用if语句实现如果判断结果为true，会依次执行接下来的语句 ?...如果判断结果为false，则会不执行if中的语句 ? 2、用if...else...条件语句判断如果判断结果为true，会执行if中的语句，如果判断结果为false，则会执行else中的语句 ?...3、多条件判断使用elif （elif就是else if 的缩写） ? 4、if判断条件简写 if x: 只要x是非空list、非零数值、非空字符串，就判断为true，否则为false ?

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关于linq语句与sql语句查询条件==null处理的奇妙现象

正常情况下在sql语句中我们要查找一个字段为null的数据，我们通常使用的方法是 select * from 表名 where 字段名 is null 在linq语句中我们可以直接使用...表.Where(m=>m.列 == null) //转换后的sql语句便是 SELECT 字段…… FROM 表 AS [t0] WHERE [t0].列 IS NULL 特殊情况下我们像如下这样写...a = null; 表.Where(m=>m.列 == a); // 转换成的sql语句便是这样了 DECLARE @p0 Int = null SELECT 字段…… FROM 表...AS [t0] WHERE [t0].列 = @p0 这样写的sql是查找不出来任何数据的。...会根据a的不同值转换成不同的sql语句。 var query = a.HasValue?

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Oracle中IF条件语句的3种变体

第一种：单句 IF THEN PL/SQL 和 SQL语句 END IF; 第二种：二重复句 IF THEN PL/SQL 和 SQL语句 ELSE 其它语句 END...IF; 第三种：三重复句 IF THEN PL/SQL 和 SQL语句 ELSIF THEN 其它语句 END IF; 注意：此处是ELSIF 而不是ELSEIF...或是ELSE IF，这点是比较特别的，害的我这个freshman折腾了半天才找到问题所在。

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pandas中的窗口处理函数

滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...(x)) 0 NaN 1 1.5 2 2.5 3 NaN 4 NaN dtype: float64 与固定窗口相对应，pandas还提供了一种窗口大小可变的处理方式，对应expanding...0 NaN 1 2.0 2 3.0 3 3.0 4 4.0 dtype: float64 min_periods参数指定窗口内最小的有效数值个数，只有当满足这个条件时，才进行后续运算，否则返回NaN。

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用 Style 方法提高 Pandas 数据的颜值

Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。...突出显示特殊值 style还可以突出显示数据中的特殊值，比如高亮显示数据中的最大（highlight_max）、最小值（highlight_min）。...色阶样式运用style的background_gradient方法，还可以实现类似于Excel的条件格式中的显示色阶样式，用颜色深浅来直观表示数据大小。...数据条样式同样的，对于Excel的条件格式中的数据条样式，可以用style中的bar达到类似效果，通过颜色条的长短可以直观显示数值的大小。...按照往常的思路，可以用可视化的形式绘制出来，但是这样稍显复杂，使用sparklines则可以简单达到这种效果。

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Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

这里有一些技巧可以避免过多的循环，从而获得更好的结果图1 -标题图像。您曾经处理过需要使用列表的数据集吗?如果有，你就会明白这有多痛苦。如果没有，你最好做好准备。...，Pandas不能直接访问列表中的每个元素。...在这第一步之后，我们的数据集最终被Pandas认可。...我们可以用这种方法进行大量的基于rpc的分析。...它依赖于循环，这意味着它将花费大量时间处理大型数据集。然而，在我所尝试的所有方法中，这是最有效的方法。

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JavaScript 中写好条件语句的五个技巧

当用JavaScript来工作的时候，我们需要处理很多的条件判断，这里有五个小技巧能帮助你写出更好/更清晰的条件语句。 1....3层嵌套的语句（条件1，2和3）我个人遵守的准则是发现无效的条件时，及早return。...这个技巧很有用：当我们处理很长的逻辑，并且希望能够在条件不满足时能够停下来进行处理。而且，这样做并不难。问下自己，这个版本（没有条件嵌套）是不是比之前版本（两层嵌套）更好/可读性更高呢？...使用默认参数和解构我猜你对下面的代码有些熟悉，在JavaScript中我们总需要检查null/undefined值和指定默认值。...我们也声明了一个空对象{}作为默认值。如果我们没有这么做，你会得到一个无法对undefined或null解构的错误。因为在undefined中没有name属性。

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用Pandas处理缺失值

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