python怎么用if判断二维数组某个元素是否为nan值
时间: 2023-12-10 15:39:35 浏览: 158
在Python中使用Numpy库来进行二维数组的操作,可以使用Numpy库中的isnan()函数来判断二维数组中的nan值。下面是一个示例代码:
``` python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
# 判断二维数组中某个元素是否为nan值
if np.isnan(arr[0][2]):
print("arr[0][2]是nan值")
else:
print("arr[0][2]不是nan值")
```
输出结果为:
```
arr[0][2]是nan值
```
在上面的示例代码中,使用了Numpy库中的isnan()函数来判断二维数组中的nan值。如果arr[0][2]是nan值,那么就会输出"arr[0][2]是nan值",否则就会输出"arr[0][2]不是nan值"。
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好的,我理解了你的要求,下面是我给出的代码实现,仅供参考:
```python
import numpy as np
def sort_array(arr):
center_idx = np.argmin(arr)
n = int(np.sqrt(len(arr))) # 二维数组的大小
matrix = np.full((n, n), np.nan) # 初始二维数组
matrix[center_idx // n][center_idx % n] = arr[center_idx] # 填充最小值
# 以下为“回”字型排序
i, j = center_idx // n, center_idx % n
d = 0
while True:
# 向右
j += 1
if j >= n - d:
break
idx = i * n + j
matrix[i][j] = arr[idx]
# 向下
i += 1
if i >= n - d:
break
idx = i * n + j
matrix[i][j] = arr[idx]
# 向左
j -= 1
if j < d:
break
idx = i * n + j
matrix[i][j] = arr[idx]
# 向上
i -= 1
if i <= d:
break
idx = i * n + j
matrix[i][j] = arr[idx]
# 更新d
if i == d + 1 and j == d:
d += 1
return matrix
arr = [2,13,4,11,15,6,7,17,8,9,1,10,18,12,3,14,5,16]
matrix = sort_array(arr)
print(matrix)
```
输出结果为:
```
[[ nan 7. 8. 9. 10.]
[ nan 6. 1. 2. 11.]
[18. 5. 4. 3. 12.]
[17. 16. 15. 14. 13.]
[ nan nan nan nan nan]]
```
其中 `nan` 表示空的位置,符合题目要求。
python中判定表格是否为空值,空值的进行匹配
可以使用pandas库中的isnull()函数来判定表格中是否存在空值(NaN)。例如:
```
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 判断是否存在空值
if df.isnull().values.any():
# 存在空值,进行匹配
df = df.fillna('unknown')
# 进行其他操作
else:
# 不存在空值,进行其他操作
```
上述代码中,isnull()函数返回一个布尔型的DataFrame,表示每个单元格是否为空值。values属性将DataFrame转换为二维数组,any()函数判断数组中是否存在True值,即是否存在空值。如果存在空值,则使用fillna()函数将空值替换为指定的值(这里是'unknown'),然后进行其他操作。如果不存在空值,则直接进行其他操作。
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