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对于double的比较，存在一些可能的坑，大家应该都清楚。比如容易注意的是double==double的精度问题。但是比较少注意的是double.NaN的比较
在上一篇博客中，我们已经仔细讲解了iloc和loc，只是简单了提到了ix。这是因为相比于前2者，ix更复杂，也更让人迷惑。
简单来说可以认为 NaN 是一个数字数据类型变量值，这个类型变量被定义为 这不是一个数字。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
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在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。
pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。
创建2个DataFrame：>>>df1=pd.DataFrame(np.ones((4,4))*1,columns=list('DCBA'),inde
在数据处理中，Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表示。虽然所有的数据都有了相应的表示，但是NaN很明显是无法进行数学运算的。
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 引入网页 import webbrowser link = 'https://www.tiobe.com/tiobe-index/' webbrowser.open(link) True # 获取剪贴板数据 df = pd.read_clipboard() df Year Winner 2019 medal C 2018 medal Python 2
不管是为 pandas 对象应用自定义函数，还是应用其它第三方函数，都离不开以下三种方法。用哪种方法取决于操作的对象是 DataFrame 或 Series ，是行或列，还是元素。
训练配置以及检测我在上一篇文章里已经写过了，这里主要写一下可能会遇到的一些问题及解决方案。 这里面要做的许多事情别人都已经是做过了的，我做一下总结而已。
本文中记录了最近工作在处理数据的时候遇到的一个需求案例：按照指定的需求填充数据。数据是自己模拟的，类似于业务上的数据。
在Python编程中，我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题，Python中提供了特殊的浮点数表示：nan、NaN和NAN。这些表示法被广泛应用于数学和科学计算等领域。本文将介绍这三个特殊的浮点数表示，并讨论它们的使用场景和注意事项。
3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有 NaN 元素分别替换为 0、1、2 和 3。
数组去重，一般都是在面试的时候才会碰到，一般是要求手写数组去重方法的代码。如果是被提问到，数组去重的方法有哪些？你能答出其中的10种，面试官很有可能对你刮目相看。在真实的项目中碰到的数组去重，一般都是后台去处理，很少让前端处理数组去重。虽然日常项目用到的概率比较低，但还是需要了解一下，以防面试的时候可能回被问到。文末有福利哦
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尝试比较不同长度的 Index 或 Series 对象将引发 ValueError：
本文介绍了降维技术及其在机器学习中的应用，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、奇异值分解（SVD）等方法。同时，本文还介绍了降维技术在数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用案例。
当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数类型引起的。在本篇文章中，我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
另外还有 2 个特殊的数字值：Infinity（比其他任何数字都大的数字）和 NaN（表示“Not A Number”概念）：
直接从 GitHub 挖掘数据，Viz由 GitHub API 提供支持，并利用以下内容：
df.compare() 和s.compare() 方法使您可以分别比较两个DataFrame 或 Series，并总结它们之间的差异。V1.1.0 中添加了此功能。
numpy.nan适用于 NumPy 数据类型。使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制转换为np.float64或object。
如果数据中有很多NaN的值，存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题，Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构，来有效的存储这些NaN的值。
数组去重，一般都是在面试的时候才会碰到，一般是要求手写数组去重方法的代码。如果是被提问到，数组去重的方法有哪些？你能答出其中的10种，面试官很有可能对你刮目相看。 在真实的项目中碰到的数组去重，一般都是后台去处理，很少让前端处理数组去重。虽然日常项目用到的概率比较低，但还是需要了解一下，以防面试的时候可能回被问到。
python中的merge函数与sql中的 join 用法非常类似，以下是merge( )函数中的参数：
在学习Java集合的时候遇到了Float.isNaN(float)函数，点进去一看就不理解了，函数实现如下：
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
NaN 即 Not a Number ，不是一个数字。 在 JavaScript 中，整数和浮点数都统称为 Number 类型 。除此之外，Number 类型还有一个很特殊的值，即 NaN 。它是 Number 对象上的一个静态属性，可以通过 Number.NaN 来访问 。
Excel文件读写 使用read_excel读取，读取后的结果为dataframe格式 读取excel文件和csv文件参数大致一样，但要考虑工作表sheet页 参数较多，可以自行控制，但很多时候使用默认参数 读取excel时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等 使用to_excel快速保存为xlsx格式 import pandas as pd import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame Series reindex s1 = Series([1,2,3,4], index=['A','B','C','D']) s1 A 1 B 2 C 3 D 4 dtype: int64 # reindex新的Series索引 （查看参数快捷键shift+tab） s1.reindex(index=['A','B','C','D
如果你还不确定这两题的答案的话，请仔细阅读本文。 这两题的答案不会直接解释，请从文章中寻找答案。
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我想使用列[‘one’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果列[‘three’]不完全是nan,那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′]
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在 JavaScript 中如何判断两个值相等，这个问题看起来非常简单，但并非如此，在 JavaScript 中存在 4 种不同的相等逻辑，如果你不知道他们的区别，或者认为判断相等非常简单，那么本文非常适合你阅读。 ECMAScript 是 JavaScript 的语言规范，在ECMAScript 规范[1]中存在四种相等算法，如下图所示： 上图中四种算法对应的中文名字如下，大部分前端应该熟悉严格相等和非严格相等，但对于同值零和同值却不熟悉，下面我
在气象学的世界里，数据不仅仅是冰冷的数字，它们是自然界中风、云、雨、雪的直观反映。随着技术的发展，我们不仅能够收集到更加详尽的气象数据，而且还能以更加直观的方式分享这些信息。对于气象爱好者和博主来说，能够将复杂的气象模式转换成易于理解且吸引人的视觉内容，是一种既有趣又具挑战性的技能。
今天主要带大家来实操学习下Pandas，因为篇幅原因，分为了两部分，本篇为下。上篇内容见：小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)。
这步使用正则提取出每个日期字符串，[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串，两个时间之间的连接字符可能是到或至。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame Concatenate 矩阵：Concatenate Series和DataFrame：concat # 创建矩阵 arr1 = np.arange(9).reshape(3,3) arr1 array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 创建矩阵 arr2 = np.arange(9).r
“义乌·中国小商品指数”简称“义乌指数”。国家商务部负责其立项、论证、验收和发布，并授权义乌市政府组织可行性研究和指数的编制工作。该指数由浙江工商大学统计科学研究所和现代商贸研究中心、恒生电子股份有限公司、浙江中国小商品城集团股份有限公司联合研发，于2006年10月在“2006义乌国际小商品博览会”上宣布正式对外发布。
数据来源 https://fivethirtyeight.com/politics/ import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 航班数据半个月20w条 link = '/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework/usa_flights.csv' df = pd.read_csv(link) df.head() flight_date u
在Python中，尤其是数组当中，对于一些异常值往往需要进行特殊处理。为了防止异常值与正常数据混淆，影响最终计算结果，常用的方法是将异常值置零或者置空。置零的方法较为简单，本文主要介绍如果对python中的数据进行置空。
resample有一个类似于groupby的API，调用resample可以分组数据，然后会调用一个聚合函数：
本文介绍用户群组分析Cohort analysis、RFM用户分层模型、Kmeans用户聚类模型的完整实施过程。
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