python 处理nan

Python 中处理 NaN （Not a Number）的方法是使用 math 库中的 isnan() 函数来判断一个数是否为 NaN，使用 math.isnan(x) 即可。另外，如果需要进行数字计算时忽略 NaN 值，可以使用 numpy 库中的 isnan() 和 nan_to_num() 函数。

相关问题

python的nan如何处理

在Python中，NaN表示“不是一个数字”，通常用来表示无效或未定义的浮点数。以下是处理NaN的几种方法：

1. 检查NaN值

可以使用math.isnan()函数来检查一个变量是否为NaN。例如：

import math

x = float('nan')
if math.isnan(x):
print("x is NaN")

2. 替换NaN值

可以使用numpy库中的函数numpy.nan_to_num()来将NaN值替换为0或其他值。例如：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, np.nan, 4])
y = np.nan_to_num(x)
print(y) # 输出 [1. 2. 0. 4.]

3. 删除NaN值

可以使用pandas库中的函数dropna()来删除包含NaN值的行或列。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6]})
df.dropna(axis=0, inplace=True) # 删除包含NaN值的行
print(df) # 输出： A B
# 0 1.0 4.0

4. 填充NaN值

可以使用pandas库中的函数fillna()来填充NaN值。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6]})
df.fillna(value=0, inplace=True) # 将NaN值填充为0
print(df) # 输出： A B
# 0 1.0 4.0
# 1 2.0 0.0
# 2 0.0 6.0

python excel nan

在Python中，Excel中的缺失值通常表示为NaN（Not a Number）。为了处理Excel中的缺失值，可以使用DataFrame中的fillna()函数来替换缺失值。根据提供的引用内容，可以使用不同的方法来替换缺失值。例如，使用固定值进行替换，可以使用以下代码：
data_info['居住地'] = data_info['居住地'].fillna('河北')
这将把DataFrame中的所有缺失值替换为河北。

另外，根据引用内容中的代码示例，可以通过计算缺失值的个数来获得行中有缺失值的行：
data_info.isna().sum().sum()