nan

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我正在學習Udacity的深度學習課程。其中一項任務是將正則化和輟學實現到多層神經網絡中。實施後，在瘋狂的高我minibatch損失在步驟0，在步驟1變爲無窮大，然後變得不存在的輸出 Offset at step 0: 0 Minibatch loss at step 0: 187359330304.000000 Minibatch accuracy: 10.2% Validation a

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Python的熊貓read_excel D型細胞STR通過空白（ ''）讀取或經由to_csv

Python版本寫入時，當更換楠大熊貓0.20.2 你好，我有一個相當簡單的要求。我想讀一個excel文件，並寫入一個特定的工作表到一個csv文件。在編寫csv文件時，應將源Excel文件中的空白值作爲空白處理/寫入。但是，我的空白記錄始終以輸出文件的'nan'寫入。（不帶引號）我讀的Excel通過方法文件 read_excel（XLSX，SHEETNAME = '工作表Sheet1'

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在布爾值重複n次的點處的分割列表

我有兩個列表，它們具有時間序列的時間和值。有一個相應的列表，其中包含布爾值，用於標識NAN值在時間序列中的位置。我需要做的是，如果真值（即NAN值）重複5次以上（一行中有6個NAN值），將列表分成兩部分（在序列的開始和結束處，因此沒有NAN值所以基本上，我需要將列表拆分成一個小列表的列表，這些列表開始和結束的地方有一個包含6個以上重複的NAN值的間隙，我嘗試了以下幾行： for i in rang

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用一系列非數字對象中的最接近的值替換NaN？

我使用的是熊貓和numpy的，我試圖取代在這樣一個系列的所有NaN值： date a 2017-04-24 01:00:00 [1,0,0] 2017-04-24 01:20:00 [1,0,0] 2017-04-24 01:40:00 NaN 2017-04-24 02:00:00 NaN 2017-04-24 02:20:00 [0,1,0] 2017-04-24 02:4

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ajax文本變量傳遞0或NaN

我試圖通過變量var_nome到一個php文件使用代碼波紋管。此var的值來自html表單中的文本字段。如果該字段的值是一個數字，它的工作原理是完美的，並且如果var_nome是一個文本，我得到'NaN'作爲結果，我得到的數據在頁面但是？ function AlteraNomePortfolioAjax(portfolios_id, var_nome, SuccessDiv) {

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Python .drop沒有給出我期望的結果

我有一個數據框叫做xxx。的xxx一列是終局的，xxx看起來像這樣 FpPropeTypCode DTE_DATE_DEATH Area Final 0 FP NaN Ame_MidEast_Lnd NaN 1 FP NaN Southern_Europe W.E.M. Lines 2 FP NaN NaN NaN 3 ZP

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在.diff（）中忽略NaN（）與熊貓

我需要計算每行忽略缺失值（NaN）沿軸= 1的元素之間的差異。例如： 0 1 2 3 4 5 20 NaN 7.0 5.0 NaN NaN 8.0 21 7.0 5.0 NaN NaN 8.0 NaN 22 5.0 NaN NaN 8.0 NaN 7.0 23 NaN NaN 8.0 NaN 7.0 NaN 24 NaN 8.0 NaN 7.0 NaN 10.0 25 8.

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計數器蟒3

我讀了一個[數據集（https://outcomestat.baltimorecity.gov/Transportation/100EBaltimoreST/k7ux-mv7u/about）與pandas.read_csv()沒有修改參數。在stolenVehicleFlag列中有0,1和NaN。與np.nan或np.NaN相比，nans返回False。該列輸入numpy.float64，所

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集團行按日期和覆蓋NaN值

我有被簡化爲這個問題的下述結構的數據幀。 A B C D E 0 2014/01/01 nan nan 0.2 nan 1 2014/01/01 0.1 nan nan nan 2 2014/01/01 nan 0.3 nan 0.7 3 2014/01/02 nan 0.4 nan nan 4 2014/01/02 0.5 nan 0.6 0.8 我在這裏是一個單獨的幾個時間戳

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是否有Numpy或Pandas設置在NaN值創建時發出警告

我花了很多時間處理使用numpy數組存儲數字的Pandas。在我的使用情況，絕對不會有任何NaN值 - 它們表示的是出了問題（通常是熊貓相關screwup如不正確地加入dataframes，嚴重加載的數據等）它如果Pandas或Numpy的設置會立即發出警告，如果NaN值出現在數據框中的任何序列中，這將會有所幫助。（這個問題不是關於NaN替換或插補，只是警告）。是的，人們可以在每個階段寫很