ValueError: np.nan是无效文档
是一个错误消息，它表示在使用numpy库时遇到了一个值错误。具体来说，它指出np.nan（numpy中表示缺失值的特殊值）被视为无效文档。
在解决这个错误之前，我们需要了解一些背景知识：
- numpy：numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
现在我们来解释这个错误消息的含义和可能的解决方法：
- ValueError：这是Python中的一个内置异常类，表示传递给函数的参数无效。
- np.nan：np.nan是numpy库中用于表示缺失值的特殊值。它通常用于处理缺失数据或进行数据清洗。
- 无效文档：在这个上下文中，无效文档指的是传递给函数的参数不符合预期的格式或类型。
解决这个错误的方法取决于具体的情况和代码上下文。以下是一些可能的解决方法：
- 检查输入数据：确保传递给函数的数据是有效的，并且符合函数的预期格式和类型。如果数据中包含np.nan值，请确保正确处理这些值，以避免引发ValueError。
- 检查numpy版本：确保你正在使用最新版本的numpy库。有时，旧版本的numpy可能会导致一些错误，包括ValueError。
- 检查代码逻辑：仔细检查代码中与np.nan相关的部分，确保正确处理和处理这些值。可能需要使用numpy提供的函数（如np.isnan()）来检查np.nan值的存在。
- 查找帮助文档：如果以上方法都无法解决问题，可以查阅numpy的官方文档或社区论坛，寻找关于该错误的更多信息和解决方案。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等。以下是一些与云计算相关的腾讯云产品和对应的介绍链接：
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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版本有python==3.6.6，pandas==0.23.0，numpy==1.15.0。我想要一个DataFrames列表的交集。
例如,
x = pd.DataFrame(
np.arange(6).reshape((3, 2)),
index=["a", "b", "c"],
columns=["q", "e"]
)
y = x - 1
预期回报是np.logical_and(x，y)返回的
q w
a False False
b True Tr
浏览 1提问于2018-08-19得票数 0
我有7个维度的d-数组。我希望在每个波段中将0值更改为None值(nan)。
我试过这样做：
band[band == 0] = "nan"
但我得到了错误信息：
ValueError:带基10：'nan‘的int()的无效文本
我尝试将nan更改为None和np.nan，但对于none，我得到了以下错误：
TypeError: int()参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是'NoneType‘。
对于np.nan：
ValueError: cannot convert float NaN to integer
数组值类型为numpy.int6
浏览 1提问于2021-11-14得票数 0
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我被python pandas中的类型转换搞糊涂了。
df = pd.DataFrame({'a':['1.23', '0.123']})
type(df['a'])
df['a'].astype(float)
这里的df是一个熊猫系列，它的内容是2个字符串，然后我可以在这个熊猫系列上应用astype(float)，它可以正确地将所有字符串转换为浮点型。然而，
df['a'][1].astype(float)
给我AttributeError：'str‘对象没有'astype’属性。
浏览 6提问于2017-01-29得票数 10
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我想要空值大于50%的所有列 df[(100 * df.isnull()/len(app))]>50 错误: ValueError:条件应为布尔数组，而不是float64
浏览 1提问于2020-09-18得票数 1
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我必须定义一个函数，该函数接受Year、Crash_Month、Crash_Day和Crash_Time的输入，并返回输出季节( 12个月、1个月、2个月的夏季，3、4、5个月的秋季等)、工作日(星期一:1到星期日:7)和time_of_day (上午、下午、晚上和晚上)。我创建了以下代码来定义我的函数： df = pd.DataFrame({'year': (data_dict['Year']),
'season': (data_dict['Crash_Month']),
浏览 10提问于2020-04-26得票数 1
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我试图将numpy.nan分配给一些数字，但无法做到这一点。例如：
data = np.arange(10)
data[data>=5]=np.nan
我得到的错误是：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-7acc9ad5a8af> in <module>
浏览 0提问于2019-07-31得票数 1
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我创建了这个函数： import numpy as np
def npp_tool(pb_opt, chlor_a, daylight, irrFunc, z_eu):
if daylight == 0 or daylight == np.nan:
return -32767
elif pb_opt == np.nan:
return -32767
elif chlor_a == -32767 or daylight == np.nan:
浏览 131提问于2019-06-27得票数 3
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我有一个数据集/pandas df，大约有50列--列是字符、数字和日期的混合。其中5列是日期，标签为Meeting1-Meeting5，我正在尝试计算会议日期之间的天数。
我的df一般是这样的：
ID_number Meeting1 Meeting2 Meeting3 Meeting4 Meeting5 Comments …
123456789 2014-09-17 2015-04-22 2015-05-30 NaN NaN text text …
987654321 2015-09-22 NaN
浏览 3提问于2017-09-18得票数 0
我正试图完成一门课程的作业，并且很难找到我的代码的一部分才能正常工作。
我正在使用foursquare API来探索波特兰的社区，并找到其中有书店(和类似的场所)的社区。我已经接近让它执行了，但是我一直在标记上面的ValueError，并且不知道如何重构我的DF，使它具有正确的形状。
这是我的代码：
def getNearbyVenues(names, latitudes, longitudes, limit=500):
venues_list=[]
for name, lat, lng in zip(names, latitudes, longitudes):
浏览 1提问于2020-01-30得票数 1
1回答
下面是Excel。
说明:如果Filter列的值>0，则必须删除类别、SUB_CATEGORY和SUB_CATEGORY_2数据(应该删除NAN、0和负值)。
预期产出：
下面是我试过的脚本。
def TEST(file):
df = pd.read_excel(file)
mask = (df['Filter'] != 0).dropna()
if mask:
df1 = df[mask]
df1['CATEGORY'] =
浏览 1提问于2019-11-16得票数 0
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我有这样的数据帧
df = pd.DataFrame()
df['yy'] = [2012,2011,2010]
df['mm'] = ['10','','8']
yy mm
0 2012 10
1 2011
2 2010 8
我想将列'mm‘中的值乘以2。但是，该列中的所有值都是字符串。我用np.where试了一下，如下所示：
df['X'] = np.where(df['mm']!='',df['
浏览 1提问于2021-08-06得票数 0
我有以下df：
[A B C D
1Q18 6.9 0.0 25.0 9.9
2Q17 NaN NaN NaN NaN
2Q18 7.1 0.0 25.0 4.1
3Q17 NaN NaN NaN NaN
3Q18 7.3 0.0 25.0 5.3
4Q17 NaN NaN NaN NaN
4Q18 7.
浏览 4提问于2017-04-13得票数 6
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我正在尝试将Series对象转换为整数。但我很难做到。每次我尝试一些东西，我都会犯一个新的错误。
我尝试使用pd.to_numeric进行转换，在解析字符串None时出错。
然后我尝试将None值替换为NaN：问题替换
#1.1)
pd.to_numeric(df['Var1'], downcast = 'integer')
ValueError: Unable to parse string "None" at position 44816
#1.2)
df.astype({'Var1':'int64&
浏览 0提问于2019-07-23得票数 0
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1回答
我有以下数据
index Flux_min New_Flux Flux_max
0 0 0.550613 NaN 0.537315
1 1 0.656621 NaN 0.620647
2 2 0.756486 NaN 0.700822
3 3 0.846038 NaN 0.775749
4 4 0.920871 NaN 0.843257
... ... ..
浏览 9提问于2022-05-23得票数 0
2回答
在执行列表理解时遇到错误
、、、、
features_with_na=[features for features in df_main.columns if df_main[features].isna().sum()>1] 这个列表理解应该给出所有缺少值的列。在执行时，会出现以下错误： ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-0878dbe5183a> in <module>()
----> 1 features_with_na=[featu
浏览 9提问于2020-04-24得票数 0
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2回答
从原则上看，np数组可以保存nan值，但它不喜欢在初始分配之后将它们写入？有谁能解释一下这一点，并提出一个比我在例5中更简单的方法来做替换呢？
import numpy as np
a = np.array([2,1,0,7])
a[a==0] = -999 # replacing this way with numbers works
print (a)
a = np.array([2,1,np.nan,7]) # allocating an np array with nans works
print (a)
a = np.array([2,1,0,7])
a[a==0] = n
浏览 0提问于2020-01-10得票数 1
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我已经从一个名为' mun_dict‘的字典中提取了这些值，现在我想把这些提取出来的值放到我的dataframe的一个新列中，该列有200个索引，但是mun_dict中的值只有7。
我希望将mun_dict值放在新列中，然后在找不到市政当局时使用“np.nan”。
我尝试过这样做，但它返回了以下错误：“值的长度(2)与索引(200)的长度不匹配”
这是我试过的密码，
mun_dict.values()
twitter_df['municipality'] =[mun_dict.values(), np.nan]
twitter_df[['municipali
浏览 2提问于2022-03-14得票数 0
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我尝试了下面的代码，但我有一些错误。 imp=SimpleImputer(missing_values='NaN',strategy="mean")
col = veriler.iloc[:,1:4].values
type(col) ##numpy.ndarray
imp=imp.fit(col) ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。
浏览 19提问于2020-08-12得票数 0
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我想将Numpy数组存储为我的Dataframe中的单元格的值。有没有办法做到这一点？基本上，我有像素数据，这是一个(512,512)块块数组，我想保存为pixel_data列的值，对应于它在数据帧的id列中的特定ID。我该怎么做呢？ 这是我尝试过的： for f in train_files[:10]:
id_tmp = f.split('/')[4].split('.')[0]
first_dcm = pydicom.read_file(f)
img = first_dcm.pixel_array
window = get_
浏览 17提问于2019-09-25得票数 0
2回答
熊猫与填充物相反(0)
、、、
当df.fillna(0)用0填充所有NA/NaN值时，是否有一个函数将所有非-NA/NaN值替换为另一个值，如1？
如果我的DataFrame中的值是可变长度列表，那么：
df.replace()要求列表的长度相同
布尔索引(如df[len(df) > 0] = 1 )抛出ValueError: cannot insert True, already exists
pandas.get_dummies()抛出TypeError: unhashable type: 'list'
有更直接的解决办法吗？
浏览 4提问于2015-07-29得票数 6
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1回答
我有一个df，它有很多缺失的值。
我想找到缺少值的变量/列。
试过以下代码：
vars_with_na = [var for var in df.columns if df[var].isnull().sum() > 0]
但它带来了以下错误：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
浏览 2提问于2021-06-17得票数 1
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3回答
yu = np.array([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,])
rte = np.array([1,2,3,4,5])
yu[0] = rte[0]
yu # array([ 1., nan, nan, nan, nan])
现在..。
[yu[i] = rte[i] for i in range(len(rte))]
SyntaxError:无效语法
具体来说，我试图用其他长度相同的数组填充nan：
[pred[first_c_rowNA, 0::][0::, wNA[0]][i] = output[i] for i in np
浏览 4提问于2013-10-27得票数 1
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考虑使用一些无效条目读取数据文件的简单过程。这是我的test.dat文件：
16 1035.22 1041.09 24.54 0.30 1.39 0.30 1.80 0.30 2.26 0.30 1.14 0.30 0.28 0.30 0.2884
127 824.57 1105.52 25.02 0.29 0.87 0.29 1.30 0.29 2.12 0.29 0.66 0.29
浏览 1提问于2018-05-03得票数 2
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我试图从雪橇运行一个随机森林模型，但是我一直收到一个错误：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
我尝试在ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值(‘输入包含’)中执行以下步骤
fillna(0)对我的熊猫数据仍然给予了ValueError。
因此，我尝试使用我的numpy数组：
val = setTo.ravel().nan_to_num(0)
但我一直有个错误：'numpy.ndarray' object
浏览 0提问于2021-01-06得票数 2
回答已采纳
我正在为工作编写一个自动化脚本，它的关键特性是挂起我的电话。我需要根据来自另一个电子表格的信息填写一个电子表格。我创建了一个简单的场景来复制我的问题。
其中一张是“我的参考资料单”，它的查找信息分散在几个列中：
填写表需要根据另一个匹配值填写相关编号：
这是我的密码：
import pandas as pd
df_ref = pd.read_csv('lookup_ref.csv')
df_fillin = pd.read_csv('fill_in_d_number.csv')
def get_d_number(food):
return df_
浏览 5提问于2022-05-21得票数 -1
我正在清理一个文件，以删除无效的电话号码。我想用空值替换无效的电话。当我用空格替换无效值时，它工作得很好。当我尝试用np.nan替换无效值以便获得空值时，python会将我的列类型form object更改为float。“”“ dfr=df['Mobile']
dfr.replace(0,np.nan,inplace=True,regex=False)
Out[]
7.864526e+09
3.055277e+09
7.868887e+09
7.035980e+09
NaN
9.543056e+09
Name: Mobile, Length: 167, dtype: fl
浏览 16提问于2019-12-07得票数 0
我尝试在包含NaNs而不填充NaNs的数组上使用sklearn的pairwise_distances。重现该问题的最小代码示例： import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
X = np.array([[1,2],[2,3],[1,np.nan]])
res = pairwise_distances(X, force_all_finite=False) 返回 ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(&
浏览 18提问于2020-04-22得票数 0
1回答
当在python中对我的excel数据执行很少的分析时。运行代码以根据参数获取少数数据时，遇到一个错误。
我有一个excel文件，作为Python熊猫的源代码。在excel中，我们有一个名为“汇总”的列，在该列中，我需要获取那些开始/包含"FW:“的汇总的记录。
代码看起来非常适合我，我确实运行了代码，并得到了布尔值的输出。将布尔值转换为完整记录时。我遇到了一个错误。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('Desktop/VGCS06.xlsx)
data['Summary'].
浏览 0提问于2019-02-11得票数 1
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1回答
所有数组的长度必须相同。
、、、、
我遇到了这样的错误。提前感谢您的解决方案。
ValueError:所有数组必须具有相同的长度
import numpy as np
import pandas as pd
dataset = pd.DataFrame({'name':['work_type', np.nan],
'work_type':['Private', 'Self-employed', 'Govt_job', np.nan]})
浏览 1提问于2022-06-02得票数 -2
2回答
我有一个很大的数据框架。我试着通过对行和列进行迭代来清理它。我发现这需要很长时间。所以我尝试使用pd.apply()，但在实现时遇到了问题。 这是一个永远需要花费时间的尝试： def elim_com(x):
try:
x.replace(',',' ')
except ValueError:
return x
def to_number(x):
try:
x=float(x)
return(x)
except ValueError:
return
浏览 19提问于2019-02-13得票数 0
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我有一个包含很多列的DataFrame，我希望删除一些列的值为null的行。我知道如何用一个专栏来做这件事：
df = df[df['Column'] != '']
我想用一组列来做这件事，如下所示：
df = df['' not in [df['Column1'], df['Column2'], df['Column3']]'
但是，这会产生错误：
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
浏览 4提问于2017-06-29得票数 2
回答已采纳
2回答
我有四个数组，每个数组都包含0和NaN，我试图获得所有数组中所有非零和非NaN元素的总数。MWE：
import numpy as np
np.random.seed(100)
array = np.random.rand(10,5)
array[0][0] = np.nan
array[1][0] = np.nan
array[0][3] = np.nan
array[5][2] = 0
array[5][4] = np.nan
如果我键入
np.count_nonzero(np.logical_and(~np.isnan(array[1]), ~np.isnan(array[2]),
浏览 0提问于2019-07-01得票数 0
1回答
如何在导入bumpy、panda和matplotlib.pyplot后修复此错误 当我使用projectDataset.csv数据集时 dataset= pd.read_csv('projectDataset.csv')
x = dataset.iloc[:,7:54].values
y = dataset.iloc[:,83].values 以及训练数据集和测试数据集中数据集的拆分 from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_tes
浏览 75提问于2020-12-10得票数 0
我正在使用熊猫函数，并且在删除一个不是数字的值之后，我尝试插值一个缺失的值。但是，在调用na函数时，我仍然读取一个isna().sum()值。下面是一个更好的解释。
输入.csv文件。
以下是我所做的：
#Import modules
import pandas as pd
import numpy as np
#Import data
df = pd.read_csv('example.csv')
df.isna().sum() #Shows no NA values, but I know that one of them is not numeric.
pd.to_
浏览 14提问于2022-03-31得票数 0
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是否可以使用numpy.nanargmin，以便在只有nans的列上返回numpy.nan。现在，当发生这种情况时，它会引发一个ValueError。而且我不能使用numpy.argmin，因为当列中只有几个nans时，这将失败。
说ValueError是为所有nan切片而提出的.在这种情况下，我希望它返回numpy.nan (只是为了进一步屏蔽nans中的“非数据”)。
下一步可以做到这一点，但是速度非常慢，而且并不是真正的pythonic：
for i in range(R.shape[0]):
bestindex = numpy.nanargmin(R[i,:])
if(
浏览 8提问于2014-03-11得票数 4
回答已采纳
考虑下一段代码：
In [90]: m1 = np.matrix([1,2,3], dtype=np.float32)
In [91]: m2 = np.matrix([1,2,3], dtype=np.float32)
In [92]: m3 = np.matrix([1,2,'nan'], dtype=np.float32)
In [93]: np.isclose(m1, m2, equal_nan=True)
Out[93]: matrix([[ True, True, True]], dtype=bool)
In [94]: np.isclose(m1, m
浏览 0提问于2017-10-17得票数 1
抱歉，我是熊猫新手。我正在尝试将数据帧中的所有值转换为小写，除非它们为空。我尝试了以下方法：
Df = df.apply (lambda x: x if pd.isna (x) else x.astype (str).str.lower()
但是会得到一个错误
\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1573, in __nonzero__
.format (self.__class__.__name__))
ValueError: ('The t
浏览 17提问于2018-07-28得票数 0
1回答
如何才能用Seaborn绘制多个叠加直方图？我尝试了以下代码，但它抛出了一个维度错误：ValueError: Length of list vectors must match length of data...
df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
'val1': ['a','b',np.nan,np.nan,'a','a',np.nan,np.nan,np.nan,'b'],
浏览 0提问于2021-03-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图将数据从.csv表缩放到0到1之间。多次收到输入数据包含NaN、无穷大或值过大的错误。
"ValueError:输入包含NaN，无穷大或值过大，对于dtype(‘float64’)。“
直到现在，我总是能够找出错误的来源，例如一个空的单元格，有时是表中的空白或与UTF-8不兼容的字符。直到现在，我一直都能让它发挥作用。
这一次我又收到了错误，但是我找不到错误。有没有办法找出哪个数据点是"NaN，无穷大还是值太大“？因为我有很多数据点，所以我不能手动检查它。如果您有一个建议，我会非常高兴--即使在Excel中查找导致错误的值只是一个技巧。下面你可以找到我的代码和错误
浏览 1提问于2018-07-23得票数 0
回答已采纳
我试图用平均值替换NaNs，但是当我使用fit方法时，我得到了以下错误：
ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype('float64')来说太大的值。
这是我的密码：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(missing_values = "NaN", strategy = "mean")
imp = imp.fit(df_missing.iloc[:, 1:4])
在你把它标记为转发之前，我知道我可能也会导入numpy，使用np.nan而不
浏览 2提问于2021-01-25得票数 1
在培训之前，我尝试过采样我的数据集，但是我得到了这个错误"ValueError: Input包含NaN，无穷大或值过大，以至于dtype('float64'“)，即使没有NAN值。
这是给出错误的代码
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
y_res = pd.DataFrame(y_res)
print(y_res[0].value_counts())
这就是我所犯的错误
ValueError Traceback (
浏览 10提问于2022-03-13得票数 0
我有一个数据集，它是两个浮点数的比率。有些值具有无穷远(除以零)情况下的inf。如何使用pd.qcut/pd.cut和inf值一起工作？
我的数据可以访问。
q = pd.qcut(df['ratio'], 10)
ValueError: Bin edges must be unique: array([ 1.20089207e+03, 6.02984295e+04, 1.26445577e+05,
2.29982770e+05, 5.13176079e+05, 1.28794976e+06,
4.96001538e+06
浏览 8提问于2017-01-05得票数 1
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我希望返回一个反映P2 Actual Scan Site的列Scoring Site，但仅当P2 Actual Scan Site被认为有效时才返回。 输入： 包含检查有效性Valid Site for Exam?的列的dataframe sites_exams_df，如下所示： SCI DBN4 Valid Site for Exam?
0 NaN 02L298 NaN
1 NaN 02L416 NaN
2 NaN 02L420 NaN
浏览 19提问于2019-10-09得票数 0
本守则的目的是：
创建一个虚拟数据集，其中包含2列，其中25行填充了0到100之间的值。计算数据的峰值和凹槽，并放入一个名为value的新列。为了绘制数据和可视化结果，我需要数值，所以我想创建另外两个列，一个称为峰值，一个称为低谷，包含数值，并与值列中的峰值或低谷值位于同一行。
以下是代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import argrelmax, argrelmin
data = np.random.randint(0, 100,(25
浏览 0提问于2021-05-21得票数 0
回答已采纳
我在代码的np.select部分遇到了一个问题，并复制了一个可重现的最小示例，以寻求一些关于为什么返回ValueError: -1 is not in range而不是nan的建议 import numpy as np
import pandas as pd
test = {'number' : [1,2,3,4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data=test)
print(df)
number = 1
#check row index of first value less than 'number'
print((np.abs(
浏览 135提问于2020-12-06得票数 0
回答已采纳
我从外部源读取Excel文件：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('https://www.sharkattackfile.net/spreadsheets/GSAF5.xls')
当我调用df.tail()时，我看到这个数据文件中有25,841行。
另外，值得注意的是，在Case Number列中有'xx‘的值。这是无效的数据。
但是，查看文件本身，我发现只有6807行有效数据。
如何获得只有有效数据(即第1-6807行)的数据，注意到在将情况添加到该文件时，范围需要是动态的？
谢谢你的帮忙!
浏览 29提问于2022-10-27得票数 0
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astype在使用dict of columns时引发ValueError。
我正在尝试转换大DF中稀疏列的类型(从float到int)。我的问题是NaN值。即使errors参数设置为'ignore'，也不会忽略它们。
下面是一个玩具示例：
t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01, 10], [np.NaN,20]])
t.astype({0: int}, errors='ignore')
ValueError:无法将非有限值(NA或inf)转换为整数。
浏览 0提问于2019-05-16得票数 4
1回答
全, 我的数据中有np.nans和np.infs。我想将这些替换为0，但是当我执行下面的操作时，我得到以下错误： imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='constant', fill_value=0)
features_to_impute = data_fe.columns.tolist()
data_fe[features_to_impute] = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(data_fe[features_to_impute]),
浏览 16提问于2020-10-09得票数 0
我有以下字典：
fillna(value={'first_name':'Andrii', 'last_name':'Furmanets', 'created_at':None})
当我把字典传递给fillna时，我看到：
引发ValueError(‘必须指定填充方法或值’)\n ValueError:必须指定填充方法或值\n“
在我看来，它在None值上失败了。
我使用熊猫版本0.20.3。
浏览 3提问于2017-09-18得票数 41
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所以我在使用tld库时遇到了错误，因为它不知道如何处理某些代理请求urls。为了解决这个问题，添加了一些例外，并且它对特定天数的数据有效。
import tld
from tld import get_fld
#Custom try-except function to handle IPs and garbage http requests
def try_get_fld(x):
try:
return get_fld(x)
except tld.exceptions.TldBadUrl:
return np.nan
except
浏览 54提问于2018-12-06得票数 2
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