nan

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    我是熊猫新手。我已经使用pandas.read_csv加载了csv。我试图不指定dtype,但它太慢了。由于它是一个非常大的文件,我还指定了数据类型。但是,有时在数字列中,它包含“NA”。我用过na_values = ['NA'],会影响我的数据框吗?我仍然想保留这些行。我的问题是如果我指定数据类型并添加na_values = ['NA'],NA会被抛弃吗?如果是的话,我怎么能保持相似的过程时间而

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    a = pd.Series([0.1,0.2,0.3,0.4]) >>> a.loc[[0,1,2]] 0 0.1 1 0.2 2 0.3 dtype: float64 当一个不存在的索引加入到现有的沿要求索引操作都将返回NaN,它返回NaN(这是我所需要的)。 >>> a.loc[[0,1,2, 5]] 0 0.1 1 0.2 2 0.3 5 NaN dtype: flo

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    有没有一种方法可以以不同的方式将NaN与普通数字结合起来,然后通常在Fortran中完成? 我有几个总结,其中包含'安全'条款,它不能是NaN,以及其他一些条款可以是NaN。 我想对表达式的评估忽略加数,如果它们是NaN。 我不能只是摆脱他们乘以一个空因子时,他们是NaN因为NaN x 0无论如何给NaN。 想法? 感谢

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    我想写的代码在JavaScript中有一个计时器开始在“100”并倒数1,直到它命中0.不过,由于某种原因,因为我尽快调用startTimer( ),在切换到“NaN”之前,它会短暂显示“100”。任何解决方案这里是我的代码: function startTimer() { var o = document.getElementById("timer"); o.innerHTML = "100

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    我有这样的数据帧: df: companycode name address A B C ... 1234 asd qwe,56 Tyh 123 923 1234 asd qwe,56 Zfhs 4828 01992 6472 yui iop,56 Retgh 8484 8484 ... ,我还有一个看起来像这样: df2: companycode A

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    我有几个数组像下面这样: [[ 0. 1. 0.73475787 0.36224658 0.08579446 -0.11767365 -0.09927562 0.17444341 0.47212111 1.00584593 1.69147789 1.89421069 1.4718292 ] [ 2. 1. 0.68744907 0.38420843 0.259

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    我使用Double.isNaN()来检测NaN值。 ' Double nan = Double.NaN; Double num = 1.5; Double num2 = 4.5; Double result = (nan+num)/num2; System.out.println(result);// the result is NaN if(Double.isNaN(result

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    我有一个16x10熊猫数据框,里面有数组和NaN值。我的目标是用python获得每个数组的第一个索引。目前,我尝试使用 df.applymap(lambda x: x[0]) 但由于楠我的数据框,我得到下面的错误来实现这一目标: TypeError: ("'float' object is not subscriptable", 'occurred at index -2.0') 任何想法如何索引

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    我想存储在PyTables HDF5表中的所有值都是实数,这使得在常规表格上选择二维数组成为合理的选择。但是对于数组中的许多单元格,该值可能不可用(并且稍后可用),并且唯一合理简单的方法表明该操作似乎将NaN分配给单元格(就我所知,您不能只将None)。 我有创建表的方式如下: with tables.open_file(file_full_name, 'a') as file: tab

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    我需要测试非有限浮点并消除它们。我刨使用math.IsInf()测试花车,但我已经看到了使用math.IsNaN()为此,一些脂肪酶。这其中的一个比另一个更好吗?如果是的话,为什么? 编辑:这已被搁置,因为它是不明所以在这里,希望能澄清问题的更多信息。我正在从“The Go Programming Language”开始练习3.1,它参考了这个program。这次演习它要求 如果函数f返回非有限f