Tag: nan
NaN steht für „not a Number“. NaN ist manchmal nicht gleich zu sich selbst.
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sagen wir zum Beispiel, ich habe diese Daten: data <- c(1,2,3,4,5,6,NaN,5,9,NaN,23,9) attr(data,"dim") <- c(6,2) data [,1] [,2] [1,] 1 NaN [2,] 2 5 [3,] 3 9 [4,] 4 NaN [5,] 5 23 [6,] 6 9 Möchte ich
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Was ist der beste Weg, um NaNs in C++? Fand ich std::numeric_limits<double>::quiet_NaN() und std::numeric_limits<double>::signaling_NaN(). Ich möchte die signaling_NaN zum darstellen einer nicht-initialisierten variable wie folgt: double diameter = std::numeric_limits<double>::signaling_NaN(); Diese jedoch Signale (wirft eine Ausnahme) im Einsatz.
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Brauche ich zur Berechnung der Anzahl von nicht-NaN-Elemente in ein ndarray numpy matrix. Wie würde man effizient tun Sie dies in Python? Hier ist mein einfacher code für die Erreichung dieses: import numpy as np def numberOfNonNans(data):
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Ich habe ein dataset mit einer großen Anzahl von Zeilen. Einige der Werte NaN, wie diese: In [91]: df Out[91]: 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1
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In Python Pandas, was ist der beste Weg, um zu überprüfen, ob ein DataFrame hat ein (oder mehr) NaN-Werte? Weiß ich über die Funktion pd.isnanaber dieser liefert ein DataFrame von booleans für jedes element. Dieser Beitrag Recht
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Habe ich ein numpy-array gefüllt, meistens mit reellen zahlen, aber es gibt ein paar nan Werte. Wie kann ich ersetzen die nans mit Mittelwerten der Spalten, wo Sie sind? InformationsquelleAutor der Frage piokuc | 2013-09-08
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Ist diese Möglichkeit der Zuordnung eines NaN zu einem double oder float in C/C++? Wie in JavaScript Sie: a = NaN. So können Sie später prüfen, ob die variable eine Zahl ist oder nicht. InformationsquelleAutor der Frage
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Ich bin auf der Suche nach der Schnellste Weg, um zu überprüfen, die für das auftreten von NaN (np.nan) in ein NumPy-array X. np.isnan(X) ist aus der Frage, seit es erstellt ein boolean-array der Form X.shapedie potenziell
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Ich brauche eine Funktion zurückgibt, die nicht-NaN-Werte aus einem array. Momentan mache ich es so: >>> a = np.array([np.nan, 1, 2]) >>> a array([ NaN, 1., 2.]) >>> np.invert(np.isnan(a)) array([False, True, True], dtype=bool) >>> a[np.invert(np.isnan(a))] array([ 1.,
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Habe ich gelesen, über floating-point und ich verstehe, dass NaN könnte die Ergebnisse von Operationen. aber ich kann nicht verstehen, was diese Konzepte genau. Was ist der Unterschied? Welche produziert werden können, während C++ Programmierung? Als Programmierer
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Auch "NaN".to_f gibt 0 zurück, anstatt NaN. InformationsquelleAutor der Frage | 2009-04-30
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Warum Vergleiche von NaN-Werte Verhalten sich anders als alle anderen Werte? Das heißt, alle Vergleiche mit den Operatoren ==, <=, >=, <, > wo einer oder beide Werte NaN false zurückgibt, im Gegensatz zu dem Verhalten aller
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Wie kann ich die erstellen oder testen Sie nach NaN oder unendlich-Werte in Perl? InformationsquelleAutor der Frage ysth | 2009-07-26
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Ich habe den folgenden code... if (Price_Foreign != Double.NaN) { output.Append(spacer); output.Append(String.Format("{0,-10:C} USD",Price_Foreign)); } Welche Ausgänge: NaN USD Was gibt? Ich bin mit Doppelbett.NaN, um anzuzeigen, dass der Wert nicht vorhanden, und sollten nicht ausgegeben werden. InformationsquelleAutor
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Zunächst möchte ich erwähnen, dass ich weiß, wie isNaN() und Number.isNaN() Arbeit. Ich lese Die Definitive Guide von David Flanagan und er gibt ein Beispiel dafür, wie um zu prüfen, ob der Wert NaN: x !== x
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Was ist der Unterschied zwischen NaN und Infinity? Wenn nicht NaN erscheinen? Was ist es? InformationsquelleAutor der Frage Levi H | 2011-11-13
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Ich habe einen DataFrame mit vielen fehlenden Werte in den Spalten, die möchte ich groupby: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']}) In [4]: df.groupby('b').groups Out[4]:
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Erstellen Sie ein Pandas DataFrame gefüllt mit NaNs. Während meiner recherche fand ich eine Antwort: import pandas as pd df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A']) Dieser code führt zu einem DataFrame gefüllt mit NaNs vom Typ "object". Sie können also
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Ich habe einen dataframe mit ~300K Zeilen und ~40 Spalten. Ich möchte herausfinden, ob alle Zeilen, die keine null-Werte enthalten - und diese "null" -Zeilen in eine separate dataframe, so dass ich erkunden konnte Sie leicht. Kann
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Habe ich Tabelle x: website 0 http://www.google.com/ 1 http://www.yahoo.com 2 None Möchte ich ersetzen von python-None mit pandas NaN. Ich habe versucht: x.replace(to_replace=None, value=np.nan) Aber ich bekam: TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular
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Habe ich einen wirklich grossen DataFrame und ich Frage mich, ob es kurz (ein oder zwei liner) Weg zu bekommen, die eine Anzahl von nicht-NaN-Einträge in einem DataFrame. Ich will nicht zu tun, diese eine Spalte zu
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Ich habe ein 2D-numpy array. Einige der Werte in diesem array sind NaN. Ich möchte bestimmte Operationen durchführen, unter Verwendung dieses Arrays. Für Beispiel betrachten wir das array: [[ 0. 43. 67. 0. 38.] [ 100. 86.
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Ist es möglich, ein element eines Arrays zu NaN in Python? Darüber hinaus ist es möglich, eine variable zu +/- unendlich? Wenn ja, gibt es eine Funktion, um zu überprüfen, ob eine Anzahl wird unendlich oder nicht?
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In meinen Programmen Unendlichkeit entsteht in der Regel, wenn ein Wert geteilt durch null. Ich bekomme unbestimmt, wenn ich das teilen von null durch null. Wie wollen Sie überprüfen, unendliche und unbestimmte Werte in C++? In C++,
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Gibt es eine Methode, um Werte zu ersetzen mit None im Pandas in Python? Können Sie df.replace('pre', 'post') und ersetzen können Sie einen Wert mit einem anderen, aber dies kann nicht getan werden, wenn Sie ersetzen möchten,
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Ich mit ANSI C89 (nicht C++), und ich möchte zu generieren, NaN, -Unendlich und +Unendlich. Ist es irgendein standard-Weg (zB. standard-makro)? Oder gibt es eine Plattform-und compiler-unabhängigen Weg, um diese zahlen zu generieren? float f = 0.0
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Scheint es mir, dass der code console.log(1 / 0) zurückkehren sollte NaN, aber stattdessen gibt es zurück Infinity. Aber dieser code: console.log(0 / 0) hat zurück NaN. Kann mir jemand helfen zu verstehen die Gründe für diese
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Habe ich ein Pandas Dataframe, wie unten gezeigt: 1 2 3 0 a NaN read 1 b l unread 2 c NaN read Ich will entfernen die NaN-Werte mit einem leeren string, so dass es aussieht wie
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Habe ich ein double in Java und ich möchte, um zu überprüfen, ob es NaN. Was ist der beste Weg, dies zu tun? InformationsquelleAutor der Frage Eric Wilson | 2009-09-21