numpy/pandas NaN差异混淆 - 腾讯云开发者社区

在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...例如mat结构可以非常方便地做转置（matName.T），求逆（matName.I），求伴随矩阵（matName.A） pandas pandas的Series数据结构对象：类似于numpy的ndarray...字典结构是python的数据结构，pandas中的类似数据结构成为数据框架（DataFrame）。...在具体执行时，对先比对index，对相同index的数据相加，如果obj有某个index而obj1没有，则数据为NaN。...容易混淆/出错的地方生成0-N数列的函数：在python中是range(N+1)，但是在numpy中是arange(N+1)。

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python及numpy，pandas易混淆的点

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NumPy 的 nan 如何理解？

但是使用过 NumPy 的肯定都会接触到 nan 这种类型，它的其他写法：NaN或 NAN，查看其类型却发现是 float 类型： In [63]: type(np.nan)...原来这并不是NumPy特有的数值，而是IEEE754规定的特殊浮点数之一。特殊在哪里？...当指数等于255，并且小数点后至少一位不为 0，规定此浮点数为 nan，表达的含义：not a number ，不是一个数以上就是 NumPy 中 nan 的解释，弄清楚本质后，再来看几个关于它的运算...Out[66]: False 找出 np.nan 出现的索引位置，可以使用 isnan 方法： In [67]: a = np.array([-9,np.nan,10,np.nan]) # 找出np.nan...出现的索引 In [68]: a.where(np.isnan(a)) # 返回结果 # (array([1, 3]),) 更多关于NumPy的用法，可参考我之前推过的一个100 页 NumPy 精华

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Pandas 中 nan, extract, round 使用总结

三步加星标你好，我是 zhenguo 在今天这篇文章，我将总结 3 个Python 数据分析常见问题，分别是： nan相等性比较问题 pandas 按列 extract 和正则提取 round 四舍五入之谜...提出nan相等性比较问题；使用 extract 正则提取，可以实现更复杂的正则表达式提取，很有用； round 四舍五入问题： ?

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Numpy&Pandas

Numpy & Pandas 简介此篇笔记参考来源为《莫烦Python》运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本..., 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式。...Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。...14 15 NaN 4 2013-01-05 16 0 18 19 NaN 5 2013-01-06 20 0 22 23 NaN 6 """ 3.4 Pandas...通常也被用在Database的处理当中 3.8 Pandas plot 出图主要讲了ploy与scatter画散点图的用法，与matlab中的类似为什么用 Numpy 还是慢, 你用对了吗?

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numpy与pandas

# -*- coding:utf-8 -*-# @author:Ye Zhoubing# @datetime:2022/11/11 10:39# @software: PyCharm# numpy与pandas...把a的值给b，但并没有将b与a关联起来""""""# pandas基本import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1...选择数据import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20221111',periods=6)df = pd.DataFrame...# 添加新列""""""# pandas处理丢失数据import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20221111',periods...，便不要该行；如果是how='all',就是只有该行全部为nan才丢弃# 将nan数据填上df.fillna(value=0) # 填充0df.isnull() # 查找数据是否有缺失，有缺失则为truenp.any

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python numpy pandas

ndarray import numpy as np # array zero empty arange linspace random a = np.array([[2,3,4],[3,4,6]...(b) c = a > b print(a[c]) print(np.where(c,a,b)) [[3 5] [2 8]] [[1 6] [4 3]] [3 8] [[3 6] [4 8]] Pandas...#Series import numpy as np import pandas as pd # Series DataFrame #将np中的数组转化为Series,就是一维数组上加上了索引，同时这个索引也可以自定义...4 8.0 5 9.0 dtype: float64 2 9 3 8 4 7 dtype: int64 DataFrame #DataFrame 创建 import pandas...86 26 90 2 88 36 99 16 政治数学英语语文 0 88 90 85 88 1 88 86 26 90 2 88 36 99 16 Pandas

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Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...用NumPy还有其他方法，但都不如用Pandas简单和优雅。...下面是1行和1亿行的结果：从测试结果来看，似乎在每一个操作中，Pandas都比NumPy慢！而这并不意味着Pandas的速度比NumPy慢！当列的数量增加时，没有什么变化。...在Pandas中，做了大量的工作来统一NaN在所有支持的数据类型中的用法。根据定义（在CPU层面上强制执行），nan+任何东西的结果都是nan。...所以在numpy中计算求和时： >>> np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但使用pandas计算求和时： >>> pd.Series([1, np.nan, 2]).sum() 3.0

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Numpy与Pandas简介

一、Numpy与Pandas是什么？Numpy(Numerical Python) 是 Python语言的一个第三方库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...Pandas是基于NumPy数组构建的，也是Python语言的第三方库，Pandas使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单，主要用于数据分析。...Pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，相当于Python的Excel，而Numpy更适合处理统一的数组数据。...二.Numpy与Pandas的使用在Python中，用列表也可以表示数组，但是用Numpy表示的一维数组具有统计功能（如平均值mean()，标准差std()）和向量化运算功能，这是列表不具有的。...每次使用Numpy前需要导入包#导入numpy包import numpy as npimport pandas as pdimport numpy as npa=np.array([10,20,30,40

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·pandas如何保存numpy元素

[开发技巧]·pandas如何保存numpy元素 ? 1.问题描述在开发的过程中遇到一个问题，就是需要把numpy作为pandas的一个元素进行保存，注意不是作为一列元素。...2.开发实战 1.新建一些伪数据，用于保存 import pandas as pd import numpy as np l1 = [1,2,3,4] l2 = [.1,.2,.3,.4] lists...需要把np.array转为list，就变为一维数据了 3.修正代码 import pandas as pd import numpy as np l1 = [1,2,3,4] l2 = [.1,.2,...一般我们接触到的数据都是np.array，再保存为pandas，就会报错（Data must be 1-dimensional），解决方法就是转换为list。...numpy.array和list区别是什么呢？后面我会通过一个博客来好好阐述一下。

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NumPy和Pandas入门指南

在这篇博客中，我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas，它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。...Pandas简介Pandas是建立在NumPy之上的数据处理库，提供了灵活的数据结构（DataFrame）以及用于数据操作和分析的工具。...数据科学中的Python：NumPy和Pandas深入进阶在上一篇入门指南中，我们介绍了NumPy和Pandas这两个在数据科学中扮演关键角色的Python库。...数据科学中的Python：NumPy和Pandas高级应用在前两篇文章中，我们介绍了NumPy和Pandas的基础知识以及一些进阶功能。...NumPy提供了高性能的数组操作，而Pandas则提供了灵活的数据结构和高级的数据操作方法。

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Numpy和Pandas的区别

Numpy和Pandas的区别 Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。...Numpy只能存储相同类型的array，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。...Numpy支持并行计算，所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。...Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。...Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言，Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。

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【Python系列】Python 中处理 NaN 值的技巧

使用 pandas 的 isna()和 isnull()函数 pandas提供了isna()和isnull()函数来检查数据中的 NaN 值。这两个函数在功能上是等效的，可以互换使用。...= model_ans: print("model_ans是NaN") 这种方法简单直接，但在某些情况下可能会引起混淆，因为它依赖于 NaN 值的这一特殊性质。...使用 numpy 的 isnan()函数如果你已经在使用numpy库，那么可以利用numpy提供的isnan()函数来检查 NaN 值。...import numpy as np # 假设model_ans是一个可能包含NaN的值 if np.isnan(model_ans): print("model_ans是NaN") numpy...在 Python 中，pandas和numpy提供了多种工具来帮助我们识别和处理 NaN 值。本文介绍的方法可以帮助开发者和数据分析师更有效地处理数据中的缺失值，确保数据分析的准确性和可靠性。

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pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

代码实例 #导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3...],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果： 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0...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:...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

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Pandas进阶修炼120题｜当Pandas遇上NumPy

本文接着更新Pandas进阶修炼120题，Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大，更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力，本期就挑选了一些Pandas...+NumPy相关的题目供各位读者练习，如果感兴趣，请一定要敲一遍代码。...81 数据查看题目：导入并查看pandas与numpy版本难度：⭐ 答案 import pandas as pd import numpy as np print(np....__version__) 82 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20个0-100随机数答案 tem = np.random.randint(...= np.arange(0,100,5) df2 = pd.DataFrame(tem) 84 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20个指定分布

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Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。...numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素使用范例：>>>import numpy as np>>> a = np.array([[np.nan...[-np.nan,-np.inf]])>>> aarray([[ nan, inf], [ nan, -inf]])>>> np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e...1.79769313e+308]])和此类问题相关的还有一组判断用函数，包括：isinfisneginfisposinfisnanisfinite使用方法也很简单，以isnan举例说明：>>> import numpy...as np>>> np.isnan(np.array([[1, np.nan, np.inf],\...

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NumPy和Pandas中的广播

Numpy中的广播广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 “维度”指的是特征或数据列。...在正常情况下，NumPy不能很好地处理不同大小的数组。...中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似，但是这里我们特别说明3个函数，Apply、Applymap和Aggregate，这三个函数经常用于按用户希望的方式转换变量或整个数据。...对于这些例子，我们首先导入pandas包，然后加载数据到“df”的变量中，这里使用泰坦尼克的数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv(".....总结在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。

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Numpy和pandas的使用技巧

'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...,inplace = True, regex = True) a.replace('%','',inplace = True, regex = True) Dataframe copy import pandas..., np.nan).dropna(how = 'any') dataframe采样 df = a.sample(frac=0.66) df = a.sample(n=3) pd.concat([a,df...中的矩阵合并列合并/扩展：np.column_stack() 行合并/扩展：np.row_stack() numpy.ravel() 与numpy.flatten() numpy.flatten()返回一份拷贝...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas

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浅谈NumPy和Pandas库（一）

机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。...下面附上他们的官方文档方便大家查看以及深一步学习： NumPy库档：https://docs.scipy.org/doc/numpydev/user/quickstart.html Pandas库文档：...http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.19.2/ 下面我们先聊一下NumPy，它内置了进行数据分析时，所要执行的大量基础任务所需的函数。...构成（其中还含有非数字NaN条目）。你可以把数据框架看做Excel表格。 ?...由于我水平有限，所以接下来几天给大家转几篇大神写的关于Pandas和NumPy的很好的文章，大家可以一起学习一下哈！最后感谢大家的阅读。

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NumPy、Pandas中若干高效函数！

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...Numpy 的 6 种高效函数首先从 Numpy 开始。...Pandas 擅长处理的类型如下所示：容易处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据（用 NaN 表示）；大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列；显式数据可自动对齐

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