タグ付けされた質問 「nan」

NaNは「Not a Number」の略です。NaNはそれ自体と等しくない場合があります。

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特定の列の値がNaNであるPandas DataFrameの行を削除する方法
私はこれを持ってDataFrameおり、EPS列が次のレコードでないレコードのみが必要ですNaN。 >>> df STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 601166 20111231 601166 NaN NaN 600036 20111231 600036 NaN 12 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601009 20111231 601009 NaN NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN 000001 20111231 000001 NaN NaN ...つまりdf.drop(....)、この結果のデータフレームを取得するようなもの: STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601939 …
754 python  pandas  dataframe  nan 

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Pandas DataFrameで値がNaNかどうかを確認する方法
Python Pandasで、DataFrameに1つ(または複数)のNaN値があるかどうかを確認する最良の方法は何ですか? 私は関数について知っていますpd.isnanが、これは各要素に対してブール値のDataFrameを返します。この投稿はここでも私の質問に正確に答えるものではありません。
483 python  pandas  dataframe  nan 



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空の文字列でNaNをparseIntから0に変換する方法は?
NaNJavaScriptで値を解析するときに、何とかして0を返すことは可能ですか? 空の文字列の場合はをparseInt返しますNaN。 チェックするためにJavaScriptでそのようなことをすることは可能NaNですか? var value = parseInt(tbb) == NaN ? 0 : parseInt(tbb) または、同様のことを行う別の関数またはjQueryプラグインがあるでしょうか?
298 javascript  nan 


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IEEE754 NaN値に対してfalseを返すすべての比較の根拠は何ですか?
NaN値の比較が他のすべての値と異なる動作をするのはなぜですか?つまり、演算子==、<=、> =、<、>のいずれかまたは両方の値がNaNであるすべての比較は、他のすべての値の動作とは逆に、falseを返します。 これにより数値計算がある程度簡略化されたと思いますが、他の設計上の決定について詳細に説明しているKahanによるIEEE 754のステータスに関する講義ノートでさえ、明確に述べられた理由を見つけることができませんでした。 この逸脱した動作は、単純なデータ処理を行うときに問題を引き起こしています。たとえば、Cプログラムでいくつかの実数値フィールドに対してレコードのリストを並べ替える場合、NaNを最大要素として処理する追加のコードを記述する必要があります。そうしないと、並べ替えアルゴリズムが混乱する可能性があります。 編集: これまでの答えはすべて、NaNを比較することは無意味であると主張しています。 私は同意しますが、これは正解が偽であることを意味するのではなく、幸いなことに存在しないブール値ではない(NaB)です。 したがって、比較に対してtrueまたはfalseを返すかどうかの選択は、私の見解では任意であり、一般的なデータ処理では、データ構造を考慮せずに、通常の法則(==の再帰性、<、==、>のトリコトミー)に従うと有利です。これらの法律に依存するものは混乱します。 だから私は、哲学的推論だけでなく、これらの法律を破ることのいくつかの具体的な利点を求めています。 編集2: NaNを最大にすることが悪い考えになる理由が今理解できたと思います、それは上限の計算を台無しにするでしょう。 NaN!= NaNは、次のようなループで収束を検出しないようにするために望ましい場合があります。 while (x != oldX) { oldX = x; x = better_approximation(x); } ただし、絶対的な違いを小さな制限と比較することで記述します。だから私見これはNaNで反射性を壊すための比較的弱い議論です。

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列を明示的にリストせずに、pandas DataFrameから1つ以上のnullを含む行を選択する方法は?
30万行、40列までのデータフレームがあります。行にnull値が含まれているかどうかを確認し、これらの「null」行を別のデータフレームに配置して、簡単に探せるようにしたいと考えています。 マスクを明示的に作成できます: mask = False for col in df.columns: mask = mask | df[col].isnull() dfnulls = df[mask] または私は次のようなことをすることができます: df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]] それを行うよりエレガントな方法はありますか?
234 python  pandas  null  nan 

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配列からナン値を削除する
配列からナン値を削除する方法を理解したいと思います。私の配列は次のようになります: x = [1400, 1500, 1600, nan, nan, nan ,1700] #Not in this exact configuration nanから値を削除するにはどうすればよいxですか?
223 python  arrays  numpy  nan 



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pandas DataFrame:nan値を列の平均で置き換えます
私はほとんど実数で満たされたパンダのDataFrameを持っていますが、それにはいくつかのnan値もあります。 どのようにしてnansをそれらが存在する列の平均で置き換えることができますか? この質問はこれと非常に似ています:numpy配列:nan値を列の平均で置き換えます が、残念ながら、そこに与えられた解決策はpandas DataFrameでは機能しません。
177 python  pandas  nan 

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typeof NaNが 'number'を返すのはなぜですか?
単なる好奇心から。 typeof NaN数というのはあまり論理的ではないようです。ちなみにfalseと同じように、NaN === NaNまたはNaN == NaNfalseを返します。これはJavaScriptの特性の1つですか、それとも理由がありますか? 編集:回答ありがとうございます。でも、頭を動かすのは簡単なことではありません。解答とウィキを読んで、私はもっと理解しましたが、それでも、次のような文 NaNとの比較は、それ自体と比較した場合でも、常に順序付けされていない結果を返します。比較述語はシグナリングまたは非シグナリングのいずれかであり、シグナリングバージョンはそのような比較に対して無効な例外を通知します。等式と不等式の述語は非シグナリングであるため、x = xがfalseを返すことを使用して、xが静かなNaNかどうかをテストできます。 頭を回し続けます。誰かがこれを(たとえば、数学者ではなく)人間が読める言語で翻訳できるとしたら、私は感謝しています。
166 javascript  nan 

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isNaN(“”)(スペースを含む文字列)がfalseに等しいのはなぜですか?
JavaScriptでは、なぜはにisNaN(" ")評価されますfalseが、にisNaN(" x")評価されtrueますか? 私は、テキスト入力フィールドに数値演算を実行しています、と私はフィールドがあるかどうかをチェックしていますnull、""またはNaN。誰かがフィールドにいくつかのスペースを入力すると、3つすべての検証が失敗し、なぜisNaNチェックを通過しないのか混乱します。
160 javascript  nan 

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Double.NaN == Double.NaNがfalseを返すのはなぜですか?
私はOCPJPの質問を調べていたところ、次の奇妙なコードが見つかりました。 public static void main(String a[]) { System.out.println(Double.NaN==Double.NaN); System.out.println(Double.NaN!=Double.NaN); } 私がコードを実行したとき、私は得ました: false true false互いに同じように見える2つのものを比較すると、出力はどうなりますか?どういうNaN意味ですか?
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