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，只是爲了記錄，我開始在一週

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熊貓 - 更換楠非空值

的總假設我有一些楠數據框 - 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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如何正確地轉換爲NaN到NA

在給定的雙載體，怎麼來的，我可以通過 v[v == -999] <- NA 但不 v[v == NaN] <- NA ，我如何轉換NaN的定義-999到NANA是否正確？

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如何轉換「對象」，以數值包括南

我有這樣的數據了很多年，並且需要繪製了不同年份的誤差圖中，1993年與 fm93 = fmm[(fmm.Year == 1993)] 選擇則FM93數據幀 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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如何從熊貓數據框中列出的名單，跳過NaN值

我有一個熊貓數據幀，看起來大致是 foo foo2 foo3 foo4 a NY WA AZ NaN b DC NaN NaN NaN c MA CA NaN NaN 我想使這個數據幀的意見的嵌套列表，但省略NaN值，所以我有[['NY'，'WA'，'AZ']，['DC']，['MA'，CA']]之類的東西。在這個數據框中有一個模式，如果這有所作爲，那麼如果fooX爲空，則隨後的列

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查找的大小和排列

的〜南區的數量我有以下情節：正是基於陣列，所有的彩色區域〜isnan而白色區域是楠。我必須找到每個彩色斑點的數量和大小（dx，dy）。有人有這樣做的好方法嗎？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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我如何填寫空值與平均值

有數據： 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。我沒有使用 df1 = df["Age"].fillna(value=df["Age"].mean() 但它並沒有影響我的數據集。什麼是問題？

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python：在numpy中組合掩碼

在一個numpy數組中，我想將所有nan和inf替換爲一個固定數字。我可以在一個步驟中做到這一點，以節省計算時間（數組非常大）？ 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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從列表中刪除nan

嘗試使用熊貓處理項目時遇到了問題。我有一個nan值的列表，我無法刪除它。我曾嘗試： incoms=data['int_income'].unique().tolist() incoms.remove('nan') 但它沒有工作： 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：試圖在列中查找值的實例; awk返回南的實例以及值

我有一個使用AWK非常令人沮喪的問題，並且一直無法在這裏找到解決方案。它（應該是！）很簡單：我有一個包含3列的文本文件'myfile.txt'。內容是： -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