结果为NaN
时间: 2024-02-18 17:05:38 浏览: 25
结果为 NaN 表示 Not a Number,通常表示缺失值或者无效的计算结果。在 Pandas 中,当进行某些计算时,如果出现缺失值或者无效的计算结果,它们就会被自动转换为 NaN。
下面是一些常见的情况,会导致计算结果为 NaN:
1. 缺失值:如果在计算中有缺失值,计算结果就会变成 NaN。例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1, 2, np.nan])
s2 = pd.Series([3, np.nan, 5])
s3 = s1 + s2
print(s3)
```
输出结果为:
```
0 4.0
1 NaN
2 NaN
dtype: float64
```
在这个例子中,s1 和 s2 中都有缺失值,所以计算结果中出现了 NaN。
2. 无效的计算:如果进行一些无效的计算,比如除以零,计算结果也会变成 NaN。例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([0, 2, 4])
s3 = s1 / s2
print(s3)
```
输出结果为:
```
0 NaN
1 1.0
2 0.75
dtype: float64
```
在这个例子中,s2 中包含了 0,所以在计算 s1 / s2 时就出现了除以零的情况,结果变成了 NaN。
如果你想要处理 NaN 值,可以使用 Pandas 提供的一些函数,比如 dropna、fillna 等。这些函数可以帮助你删除或者填充缺失值。