从原则上看,np数组可以保存nan值,但它不喜欢在初始分配之后将它们写入?有谁能解释一下这一点,并提出一个比我在例5中更简单的方法来做替换呢?import numpy as np
a[a==0] = -999 # replacing this way with numbers worksa[a==0] = np.nan # trying the
我有一个包含nan和字符串作为_MISSING的pandas dataframe df。我希望将值nan和_MISSING设置为等于-1。df A B1 NaN hello3 NaN _MISSINGdf.ix[df.A.isnull(), 'A'] = -1
df.ix[df.B == '_MISSING',