执行KMean函数时，输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...通用函数：索引对齐对于两个Series或DataFrame对象的二元操作，Pandas 将在执行操作的过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便，我们将在后面的一些示例中看到。...California 90.413926 New York NaN Texas 38.018740 dtype: float64 ''' 所得数组包含两个输入数组的索引的并集...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint

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Pandas 中文官档 ~ 基础用法4

NaN d -0.385845 dtype: float64 本例中，原 Series 里没有标签 f ，因此，输出结果里 f 对应的值为 NaN。...: float64 如果调用的是函数，该函数在处理标签时，必须返回一个值，而且生成的必须是一组唯一值。...不会重命名标签未包含在映射里的列或索引。...大部分情况下，没必要对行执行迭代操作，建议用以下几种替代方式：矢量化：很多操作可以用内置方法或 Numpy 函数，布尔索引…… 调用的函数不能在完整的 DataFrame / Series 上运行时，...itertuples()，这个函数返回值的命名元组，总的来说，该操作比 iterrows() 速度更快。

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Pandas 中文官档 ~ 基础用法4

NaN d -0.385845 dtype: float64 本例中，原 Series 里没有标签 f ，因此，输出结果里 f 对应的值为 NaN。...: float64 如果调用的是函数，该函数在处理标签时，必须返回一个值，而且生成的必须是一组唯一值。...不会重命名标签未包含在映射里的列或索引。...大部分情况下，没必要对行执行迭代操作，建议用以下几种替代方式：矢量化：很多操作可以用内置方法或 Numpy 函数，布尔索引…… 调用的函数不能在完整的 DataFrame / Series 上运行时，...itertuples()，这个函数返回值的命名元组，总的来说，该操作比 iterrows() 速度更快。

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Pandas中文官档~基础用法3

mean 0.505601 Name: A, dtype: float64 传递 lambda 函数时，输出名为的行： In [162]: tsdf.A.agg(['sum'...，需要把包含列名与标量（或标量列表）的字典传递给 DataFrame.agg。...In [165]: tsdf.agg({'A': 'mean', 'B': 'sum'}) Out[165]: A 0.505601 B -1.803879 dtype: float64 输入的参数是列表时...里包含不能执行聚合操作的多种 Dtype 时，.agg 只计算可以执行聚合的列。...09 0.157795 2000-01-10 0.030876 Freq: D, Name: A, dtype: float64 多函数 Transform transform() 调用多个函数时

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数据分析篇 | Pandas基础用法3

mean 0.505601 Name: A, dtype: float64 传递 lambda 函数时，输出名为的行： In [162]: tsdf.A.agg(['sum'...，需要把包含列名与标量（或标量列表）的字典传递给 DataFrame.agg。...In [165]: tsdf.agg({'A': 'mean', 'B': 'sum'}) Out[165]: A 0.505601 B -1.803879 dtype: float64 输入的参数是列表时...里包含不能执行聚合操作的多种 Dtype 时，.agg 只计算可以执行聚合的列。...09 0.157795 2000-01-10 0.030876 Freq: D, Name: A, dtype: float64 多函数 Transform transform() 调用多个函数时

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

，其中包含实际数据并执行实际计算。...当你的 DataFrame 包含不同数据类型时，DataFrame.values 可能涉及复制数据并将值强制转换为一个公共的数据类型，这是一个相对昂贵的操作。.../Series 的函数时，最好使用apply()而不是迭代值。...当您的 DataFrame 包含不同数据类型时，DataFrame.values可能涉及复制数据并将值强制转换为公共 dtype，这是一个相对昂贵的操作。...匹配/广播行为 DataFrame 具有方法add()、sub()、mul()、div()和相关函数radd()、rsub()等用于执行二进制操作。对于广播行为，Series 输入是主要关注点。

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数据分析篇 | Pandas基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...: float64 一般情况下，默认值包含中位数。...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。...: int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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Pandas中文官档~基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...: float64 一般情况下，默认值包含中位数。...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。...: int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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Pandas中文官档~基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...: float64 一般情况下，默认值包含中位数。...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。...: int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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Pandas中文官档~基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...: float64 一般情况下，默认值包含中位数。...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。...: int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

fillna() 和 interpolate() 不会对索引的顺序执行任何检查。### 重新索引时的填充限制 limit 和 tolerance 参数提供了在重新索引时填充的额外控制。...E 1.114285 dtype: float64 如果传递一个函数，当使用任何标签调用时，它必须返回一个值（并且必须生成一组唯一值）。...: float64 如果传递一个函数，调用任何标签时必须返回一个值（并且必须产生一组唯一值）。.../Series 的函数时，最好使用apply()而不是迭代值。...: object 下列函数可用于一维对象数组或标量，执行将对象硬转换为指定类型： to_numeric()（转换为数值 dtype） In [388]: m = ["1.1", 2, 3] In [

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

在转换部分中解释了将其转换为这些 dtype 的简单方法。算术和比较操作中的传播一般来说，在涉及 NA 的操作中，缺失值会传播。当其中一个操作数未知时，操作的结果也是未知的。...逻辑操作对于逻辑操作，NA 遵循三值逻辑（或Kleene 逻辑，类似于 R、SQL 和 Julia）。这种逻辑意味着只有在逻辑上需要时才传播缺失值。...在转换部分中解释了将其转换为这些 dtype 的简单方法。算术和比较操作中的传播一般来说，在涉及NA的操作中，缺失值会传播。当其中一个操作数未知时，操作的结果也是未知的。...逻辑操作对于逻辑操作，NA遵循三值逻辑的规则（或Kleene 逻辑，类似于 R、SQL 和 Julia）。这种逻辑意味着只有在逻辑上需要时才传播缺失值。...逻辑操作对于逻辑操作，NA遵循三值逻辑（或Kleene 逻辑，类似于 R、SQL 和 Julia）。这种逻辑意味着只在逻辑上需要时传播缺失值。

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NumPy 1.26 中文文档（四十二）

其他轴是* a * 减少后保留的轴。如果输入包含小于float64的整数或浮点数，则输出数据类型是float64。否则，输出数据类型与输入的相同。如果指定了out，则返回该数组。...如果输入包含小于float64的整数或浮点数，则输出数据类型为float64。否则，输出数据类型与输入的相同。如果指定了out，则返回该数组。...如果输入包含小于float64的整数或浮点数，则输出数据类型为float64。否则，输出数据类型与输入相同。如果指定了out，则返回该数组。...对于整数输入，默认值为float64；对于浮点输入，它与输入 dtype 相同。 outndarray, 可选备选输出数组，用于放置结果。...对于整数输入，默认值为float64；对于非精确输入，与输入 dtype 相同。 outndarray，可选交替的输出数组，其中放置结果。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

，因为空值或值的测试是模糊的。...（或列）匹配最小值或最大值时，idxmin()和idxmax()返回第一个匹配的索引： In [115]: df3 = pd.DataFrame([2, 1, 1, 3, np.nan], columns...（或列）匹配最小值或最大值时，idxmin()和idxmax()返回第一个匹配的索引： In [115]: df3 = pd.DataFrame([2, 1, 1, 3, np.nan], columns...您将获得所有聚合器的类似矩阵的输出。输出将包含所有唯一的函数。...NaN d -0.385845 dtype: float64 在这里，f 标签未包含在 Series 中，因此在结果中显示为 NaN。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

每个索引都有一些方法和属性，它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见问题。表5-2列出了这些函数。 ?...a -5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e NaN dtype: float64 对于时间序列这样的有序数据，重新索引时可能需要做一些插值处理。...我们有包含0,1,2的索引，但是引入用户想要的东西（基于标签或位置的索引）很难： In [144]: ser Out[144]: 0 0.0 1 1.0 2 2.0 dtype: float64...]: b 1.802165 d 1.684034 e 2.689627 dtype: float64 这里的函数f，计算了一个Series的最大值和最小值的差，在frame的每列都执行了一次...当排序一个DataFrame时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

NumPy 操作在整个数组上执行复杂计算，无需 Python for循环，对于大型序列来说，这可能会很慢。...注意不能假设numpy.empty会返回一个全为零的数组。该函数返回未初始化的内存，因此可能包含非零的“垃圾”值。只有在打算用数据填充新数组时才应使用此函数。...表 4.1：一些重要的 NumPy 数组创建函数函数描述 array 将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为 ndarray，可以通过推断数据类型或显式指定数据类型来完成；默认情况下会复制输入数据...对于有序数据如时间序列，当重新索引时可能需要进行一些插值或值填充。...2.60 c 0.00 d -0.55 dtype: float64 当整行或整列包含所有 NA 值时，总和为 0，而如果任何值不是 NA，则结果为 NA。

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pandas中的窗口处理函数

以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...dtype: float64 # 最小值 >>> s.rolling(window=2).min() 0 NaN 1 1.0 2 2.0 3 NaN 4 NaN dtype: float64 # 最大值...0 NaN 1 2.0 2 3.0 3 3.0 4 4.0 dtype: float64 min_periods参数指定窗口内最小的有效数值个数，只有当满足这个条件时，才进行后续运算，否则返回NaN。...对于第二个元素而言，窗口内包含1和2两个元素；对于第三个元素而言，窗口内包含了1,2,3共3个元素，依次类推，就可以得到上述结果。从上述逻辑可以发现，expanding实现了一种累积的计算方式。...dtype: float64 通过rolling和expanding系列函数，可以按照窗口的方式来灵活处理序列。

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xarray | 序列化及输入输出

当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...缩放系数及类型转换以下选项对于任何 netCDF 版本均适用： dtype：任何有效的 numpy 类型或字符串都可转换为 dtype。控制写入文件的数据类型。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...因为 Nan 对于整数来说不是有效值。默认情况下，对于包含浮点值的变量在存储时 _FillValue 为 Nan。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（八）

: float64 访问数组在你需要执行一些操作而不需要索引（例如禁用自动对齐）时非常有用。...assign() 的函数签名只是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series或 NumPy 数组），或者是要在DataFrame上调用的一个参数的函数。...: float64 访问数组在需要执行一些操作而不需要索引时（例如禁用自动对齐）时非常有用。...剩余的命名元组（或元组）只需展开，它们的值就会被输入到`DataFrame`的行中。如果任何一个元组比第一个`namedtuple`短，那么相应行中的后续列将被标记为缺失值。...剩余的命名元组（或元组）只是简单地解包，它们的值被输入到DataFrame的行中。如果任何一个元组比第一个namedtuple短，那么相应行中后面的列将被标记为缺失值。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

: float64 示例：组内线性回归与前面的示例相同，您可以使用groupby执行更复杂的组内统计分析，只要函数返回一个 pandas 对象或标量值。...: float64 与apply一样，transform适用于返回 Series 的函数，但结果必须与输入的大小相同。...对于许多应用程序来说，这是足够的。然而，通常希望相对于固定频率（如每日、每月或每 15 分钟）进行工作，即使这意味着在时间序列中引入缺失值。...要重新采样的轴；默认 axis=0 fill_method 在上采样时如何插值，例如 "ffill" 或 "bfill"；默认情况下不进行插值 closed 在下采样时，每个间隔的哪一端是闭合的（包含的...对于这个频率，默认情况下左箱边缘是包含的，因此00:00值包含在00:00到00:05间隔中，而00:05值不包含在该间隔中。

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