Hướng dẫn int nan python - int trong python

Bởi Bernd Klein. Sửa đổi lần cuối: 24 tháng 3 năm 2022.Bernd Klein. Last modified: 24 Mar 2022.Bernd Klein. Last modified: 24 Mar 2022.

Nội dung chính ShowShow

• Giới thiệu
• 'nan' trong Python
• Nan trong gấu trúc
• Ví dụ mà không có nans
• Chúng tôi muốn tính toán nhiệt độ avarage trên mỗi điểm đo trên tất cả các cảm biến. Chúng ta có thể sử dụng phương thức DataFrame 'trung bình'. Nếu chúng ta sử dụng 'trung bình' mà không có tham số, nó sẽ tổng hợp các cột cảm biến, đó không phải là điều chúng ta muốn, nhưng nó cũng có thể thú vị:
• Sử dụng Dropna trên DataFrame
• Tại sao tôi lại nhận được Nan ở Python?
• Làm cách nào để thay thế NAN bằng 0 trong Python?
• Làm cách nào để thay đổi giá trị nan trong Python?
• Làm thế nào để Python xử lý NAN?

Trên trang này➤➤

Giới thiệu

'nan' trong Python

Nan trong gấu trúc

'nan' trong Python

Nan trong gấu trúc

n1 = float("nan")
n2 = float("Nan")
n3 = float("NaN")
n4 = float("NAN")
print(n1, n2, n3, n4)

OUTPUT:

Ví dụ mà không có nans

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

OUTPUT:

Chúng tôi muốn tính toán nhiệt độ avarage trên mỗi điểm đo trên tất cả các cảm biến. Chúng ta có thể sử dụng phương thức DataFrame 'trung bình'. Nếu chúng ta sử dụng 'trung bình' mà không có tham số, nó sẽ tổng hợp các cột cảm biến, đó không phải là điều chúng ta muốn, nhưng nó cũng có thể thú vị:

print(n1 == n2)
print(n1 == 0)
print(n1 == 100)
print(n2 < 0)

OUTPUT:

Nan trong gấu trúc

Ví dụ mà không có nans

Chúng tôi muốn tính toán nhiệt độ avarage trên mỗi điểm đo trên tất cả các cảm biến. Chúng ta có thể sử dụng phương thức DataFrame 'trung bình'. Nếu chúng ta sử dụng 'trung bình' mà không có tham số, nó sẽ tổng hợp các cột cảm biến, đó không phải là điều chúng ta muốn, nhưng nó cũng có thể thú vị:

Sử dụng Dropna trên DataFrame

Chúng tôi muốn tính toán nhiệt độ avarage trên mỗi điểm đo trên tất cả các cảm biến. Chúng ta có thể sử dụng phương thức DataFrame 'trung bình'. Nếu chúng ta sử dụng 'trung bình' mà không có tham số, nó sẽ tổng hợp các cột cảm biến, đó không phải là điều chúng ta muốn, nhưng nó cũng có thể thú vị:

OUTPUT:

sensor1    19.775926
sensor2    19.757407
sensor3    19.840741
sensor4    20.187037
sensor5    19.181481
sensor6    19.437037
dtype: float64

average_temp_series = df.mean(axis=1)
print(average_temp_series[:8])

OUTPUT:

time
06:00:00    13.933333
06:15:00    14.533333
06:30:00    14.666667
06:45:00    14.900000
07:00:00    15.083333
07:15:00    15.116667
07:30:00    15.283333
07:45:00    15.116667
dtype: float64

sensors = df.columns.values[0:]
# all columns will be removed:
df = df.drop(sensors, axis=1)
print(df[:5])

OUTPUT:

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [06:00:00, 06:15:00, 06:30:00, 06:45:00, 07:00:00]

Sử dụng Dropna trên DataFrame

Chúng tôi muốn tính toán nhiệt độ avarage trên mỗi điểm đo trên tất cả các cảm biến. Chúng ta có thể sử dụng phương thức DataFrame 'trung bình'. Nếu chúng ta sử dụng 'trung bình' mà không có tham số, nó sẽ tổng hợp các cột cảm biến, đó không phải là điều chúng ta muốn, nhưng nó cũng có thể thú vị:

Sử dụng Dropna trên DataFrame

Làm cách nào để thay thế NAN bằng 0 trong Python?

Làm cách nào để thay đổi giá trị nan trong Python?

Chúng tôi muốn tính toán nhiệt độ avarage trên mỗi điểm đo trên tất cả các cảm biến. Chúng ta có thể sử dụng phương thức DataFrame 'trung bình'. Nếu chúng ta sử dụng 'trung bình' mà không có tham số, nó sẽ tổng hợp các cột cảm biến, đó không phải là điều chúng ta muốn, nhưng nó cũng có thể thú vị:

Sử dụng Dropna trên DataFrame

Làm cách nào để thay thế NAN bằng 0 trong Python?

Trên trang này➤

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

Bây giờ chúng tôi sẽ gán các giá trị nhiệt độ trung bình là một cột mới 'nhiệt độ':

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

Đào tạo Python sống

Các khóa học trực tuyến sắp tới

Ghi danh ở đây

Sử dụng Dropna trên DataFrame

'Dropna' là một phương thức DataFrame. Nếu chúng ta gọi phương thức này mà không có đối số, nó sẽ trả về một đối tượng trong đó mọi hàng được thực hiện, trong đó thiếu dữ liệu, tức là một số giá trị là NAN:

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

'Dropna' cũng có thể được sử dụng để thả tất cả các cột trong đó một số giá trị là NAN. Điều này có thể đạt được bằng cách gán 1 cho tham số trục. Giá trị mặc định là sai, như chúng ta đã thấy trong ví dụ trước của chúng ta. Vì mọi cột từ các cảm biến của chúng tôi chứa các giá trị NAN, tất cả chúng sẽ biến mất:

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

'Dropna' cũng có thể được sử dụng để thả tất cả các cột trong đó một số giá trị là NAN. Điều này có thể đạt được bằng cách gán 1 cho tham số trục. Giá trị mặc định là sai, như chúng ta đã thấy trong ví dụ trước của chúng ta. Vì mọi cột từ các cảm biến của chúng tôi chứa các giá trị NAN, tất cả chúng sẽ biến mất:

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

'Dropna' cũng có thể được sử dụng để thả tất cả các cột trong đó một số giá trị là NAN. Điều này có thể đạt được bằng cách gán 1 cho tham số trục. Giá trị mặc định là sai, như chúng ta đã thấy trong ví dụ trước của chúng ta. Vì mọi cột từ các cảm biến của chúng tôi chứa các giá trị NAN, tất cả chúng sẽ biến mất:

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

import math
n1 = math.nan
print(n1)
print(math.isnan(n1))

Đào tạo Python sống

Các khóa học trực tuyến sắp tới

Ghi danh ở đây