NumPy 中的 NaN 和 Inf：数据分析基础知识

NumPy 中的 NaN 和 Inf - 数据分析课程 在数据分析中，经常会遇到一些特殊的值，如 NaN 和 Inf，這些值在数据处理和分析中扮演着重要的角色。那么什么是 NaN 和 Inf 呢？ NaN（Not a Number）表示不是一个数字，它可能出现在以下情况： * 当我们读取本地的文件为 float 的时候，如果有缺失，就会出现 NaN * 当做了一个不合适的计算的时候（比如无穷大（inf）减去无穷大） Inf（infinity）表示正无穷大，-inf 表示负无穷大。Inf 可能出现在以下情况： * 比如一个数字除以 0（Python 中直接会报错，NumPy 中是一个 inf 或者 -inf） 那么如何指定一个 NaN 或者 Inf 呢？注意他们的 type 类型。 在数据分析中，了解 NaN 和 Inf 的概念非常重要，因为它们可能会影响我们的分析结果。同时，了解如何处理这些特殊值也是非常重要的。 在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库来处理 NaN 和 Inf。NumPy 提供了多种方法来处理这些特殊值，如 np.nan 和 np.inf。我们可以使用这些方法来指定 NaN 和 Inf，并且可以使用 NumPy 的其他方法来处理这些值。 在数据分析中，我们需要了解数据的特点和分布，以便更好地进行分析。 NumPy 中的 NaN 和 Inf 正是我们需要了解的重要概念。 数据分析的流程包括： * 数据收集 * 数据清洁 * 数据转换 * 数据分析 * 数据可视化 在数据分析中，我们需要使用多种方法来处理数据，如 pandas 库和 NumPy 库。这些库提供了多种方法来处理数据，如数据过滤、数据排序、数据合并等。 在数据可视化中，我们需要使用多种方法来展示数据，如 matplotlib 库和 seaborn 库。这些库提供了多种方法来展示数据，如散点图、直方图、柱状图等。 了解 NumPy 中的 NaN 和 Inf 是非常重要的，因为它们可能会影响我们的分析结果。同时，了解如何处理这些特殊值也是非常重要的。