nan

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function basketPrice(product, vat, delivery) { var total = product + vat + delivery; delivery = 7.5; vat = 20/100 * product; return total } basketPrice(150); 因此，只是为了记录，我开始在一周

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熊猫 - 更换楠非空值

的总假设我有一些楠数据框 - import pandas as pd l = [{'C1':-6,'C3':2}, {'C2':-6,'C3':3}, {'C1':-6.3,'C2':8,'C3':9}, {'C2':-7}] df1 = pd.DataFrame(l, index=['R1','R2','R3','R4']) print(df1)

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如何正确地转换为NaN到NA

在给定的双载体，怎么来的，我可以通过 v[v == -999] <- NA 但不 v[v == NaN] <- NA ，我如何转换NaN的定义-999到NANA是否正确？

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如何转换“对象”，以数值包括南

我有这样的数据了很多年，并且需要绘制了不同年份的误差图中，1993年与 fm93 = fmm[(fmm.Year == 1993)] 选择则FM93数据帧 Year moB m1 std1 co1 min1 max1 m2S std2S co2S min2S max2S 1993 1 296.42 18.91 31 262.4 336 -- -- -- -- -- 1993 2 2

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如何从熊猫数据框中列出的名单，跳过NaN值

我有一个熊猫数据帧，看起来大致是 foo foo2 foo3 foo4 a NY WA AZ NaN b DC NaN NaN NaN c MA CA NaN NaN 我想使这个数据帧的意见的嵌套列表，但省略NaN值，所以我有[['NY'，'WA'，'AZ']，['DC']，['MA'，CA']]之类的东西。在这个数据框中有一个模式，如果这有所作为，那么如果fooX为空，则随后的列

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查找的大小和排列

的〜南区的数量我有以下情节：正是基于阵列，所有的彩色区域〜isnan而白色区域是楠。我必须找到每个彩色斑点的数量和大小（dx，dy）。有人有这样做的好方法吗？我的方法如下所示： W_w_dy = nan(size(W_w)) ; for ii = 1 : length(W_w(1,:)) ; % anzahl spalten tmp = W_w(:,ii) ; % log

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我如何填写空值与平均值

有数据： print (df) Sex Age SbSp Parch 0 male 22 1 0 1 female 38 1 0 2 female NAN 0 0 有一些NAN值。我想填平均值。我没有使用 df1 = df["Age"].fillna(value=df["Age"].mean() 但它并没有影响我的数据集。什么是问题？

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python：在numpy中组合掩码

在一个numpy数组中，我想将所有nan和inf替换为一个固定数字。我可以在一个步骤中做到这一点，以节省计算时间（数组非常大）？ a = np.arange(10.0) a[3] = np.nan a[5] = np.inf a[7] = -np.inf # a: [ 0. 1. 2. nan 4. inf 6. -inf 8. 9.] a[np.isnan(a)] = -999 a

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从列表中删除nan

尝试使用熊猫处理项目时遇到了问题。我有一个nan值的列表，我无法删除它。我曾尝试： incoms=data['int_income'].unique().tolist() incoms.remove('nan') 但它没有工作： list.remove（X）：在列表” 列表中移除x不incoms是如下： [75000.0, 50000.0, 0.0, 200000.0, 100000.0,

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AWK：试图在列中查找值的实例; awk返回南的实例以及值

我有一个使用AWK非常令人沮丧的问题，并且一直无法在这里找到解决方案。它（应该是！）很简单：我有一个包含3列的文本文件'myfile.txt'。内容是： -101.358 80.775 3 -100.187 80.850 2 -98.019 80.976 NaN -96.476 81.0566 NaN 所有我想要做的就是找回其中列3 = 3。所以我做例子： awk '{if ($3