nan

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    我需要找到一種輸入分隔符的方式,例如,12,000而不會收到NaN消息,如果這樣做不能完成,則顯示消息。我已經瀏覽了各種網站和StackOverflow,並無法解決如何做到這一點(newbeeee問題)。目前的代碼如下: <script language="JavaScript" type="text/javascript"> function calcsavings() { var B

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    我得到NaN結果。顯然有些事不對。但我無法弄清楚計算中出了什麼問題。繼承人代碼: var totalTime = video.duration; var milliToHours = function (value) { return value/60/60; } milliToHours (totalTime); // howerver it returns NaN in co

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    這兩個功能對我來說似乎相當。你可以看到他們在下面的代碼中完成了相同的目標,因爲列c和d是相等的。那麼我應該什麼時候使用一個呢? 下面是一個例子: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 2)), columns=list('ab')) df.loc

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    我對熊貓數據框上的列有問題。由於數據輸入錯誤,我有一列true和false,但它也包含大約71個小數。 我想擺脫小數,並把它們變成nan,所以我可以忽略這些行進行進一步分析。 當我嘗試: datafinal['any_misread'] = datafinal['any_misread'].where(datafinal['any_misread'] < 1, np.nan) 我得到的錯誤:與

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    我正在開發一個節點插件,我正面臨着一些有關分段錯誤的奇怪問題。在MyClass.cc我宣佈一個結構和NAN_METHOD如下: struct ComputeContext { int test = 1; }; NAN_METHOD(MyClass::Foo) { ComputeContext ctx; info.GetReturnValue().Set(Nan:

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    比較矩陣時考慮下一段代碼: 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,

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    我瞭解包括()功能,我發現這個代碼 [NaN].includes(NaN) //True 但 NaN === NaN // False 這是爲什麼更多鈔票?

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    工作,我注意到一個問題轉換列表NaN值,以集: import pandas as pd import numpy as np x = pd.DataFrame({'a':[None,None]}) x_numeric = pd.to_numeric(x['a']) #converts to numpy.float64 set(x_numeric) ,應返回{}楠而是返回{囡楠}。但是

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    我正在尋找幫助創建從現有數據幀使用np.nansum-like函數的子數據幀。我想該錶轉換成非空列總和的矩陣: dan ste bob t1 na 2 na t2 2 na 1 t3 2 1 na t4 1 na 2 t5 na 1 2 t6 2 1 na t7 1 na 2 例如,當「丹」不是空(叔2,3,4,6,7)的總和「STE」爲2和「鮑勃」是5。當「STE」不是空的「丹

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    比方說,我有以下的Excel文件來讀: 我想是一個簡單的解決方案(最好是單行),可以讀取excel,以便將日期轉換爲str(或至少int),空白值爲nan或nat或任何可由檢測到的內容。 如果我使用df = pd.read_excel(file_path),我所得到的是 df Out[8]: 001002.XY 600123.AB 123456.YZ 555555.GO ipo