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python之NAN和INF值处理方式

时间:2022-10-09 15:32:14 | 栏目:Python代码 | 点击:

一、NAN和INF值处理

首先我们要知道这两个英文单词代表的什么意思:

二、NAN一些特点

有些时候,特别是从文件中读取数据的时候,经常会出现一些缺失值。缺失值的出现会影响数据的处理。因此我们在做数据分析之前,先要对缺失值进行一些处理。处理的方式有多种,需要根据实际情况来做。一般有两种处理方式:删除缺失值,用其他值进行填充。

三、两种处理方式:删除缺失值,用其他值进行填充

3.1删除缺失值

3.1.1 将数组中的NAN删掉,那么我们可以换一种思路,就是只提取不为NAN的值 

3.1.2 删除NAN所在的行(删除后还是二维数组)

3.2用其他值进行填充

有些时候我们不想直接删掉,比如有一个成绩表,分别是数学和英语,但是因为某个人在某个科目上没有成绩,那么此时就会出现NAN的情况,这时候就不能直接删掉了,就可以使用某些值进行替代。

假如有以下表格:

数学 英语
59 89
90 32
78 45
34 NAN
NAN 56
23 56

如果想要求每门成绩的总分,以及每门成绩的平均分,那么就可以采用某些值替代。比如求总分,那么就可以把NAN替换成0,如果想要求平均分,那么就可以把NAN替换成其他值的平均值。示例代码如下:

总结

1.NAN: Not A Number的简写,不是一个数字,但是他是属于浮点类型。

2.INF:无穷大,在除数为0的情况下会出现INF。

3.NAN和所有的值进行计算结果都是等于NAN

4.NAN != NAN

5.可以通过np.isnan来判断某个值是不是NAN。

6.处理值的时候,可以通过删除NAN的形式进行处理,也可以通过值的替换进行处理。

7.np.delete比较特殊,他通过axis=0来代表行,而其他大部分函数是通过axis=1来代表行。

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