如果列是 float64 数据类型，我在 Pandas 数据框中检测“nan”时遇到问题。比较运算符（'nan' == for 'nan', 'NaN
我想用不可预测的 NaN 对 np.array arr[r,c] 做一个 for 循环，并想识别那些，以便根据上下文专门估算它们。
我正在尝试处理数据集中的一些缺失值。这是我用来学习的教程的 <a href="https://www.geeksforgeeks.org/working-wi
我想从 Mongo 专家那里获得这方面的信息。到目前为止，答案都来自 JavaScript 方面。
这是我的场景
我已经导入了数据。空字段显示为 nan。列的数据类型是浮点数、字符串、对象等的混合。我想用 'N/A' 替
我正在尝试使用 javascript 和 dom 进行简单的乘法和除法，这里是代码
javascript
<pre><code> "use strict&
我有一个包含大量 nan 的二维数组。计算每列的MA时，每列有244个不是nan浮点数，函数给出了正确的结果<
所以，我有一个（长）规则需要从 excel/csv 导入中应用。该规则来自另一个系统并包含许多条件列，但这
我有一个数据框，其中包含每天以两小时为间隔测量的数据，但是缺少一些时间间隔。我的数据集如下
我正在尝试使用从数组中获取的相同数量的值填充最初具有 NaN 值的数据框。字典 <code>leagueList</code>（NFL
我卡住了。我尝试了不同的方法，但没有运气。并且真的可以使用一些帮助:)
<strong>任务</strong>
我
作为说明性示例，在下面的列表中，假设达到阈值 1.45，我想用 NaN 填充下一个剩余值，直到下一个初始
我想转换下面的数据框，
<pre><code> ID TYPE A B
0 1
pandas 似乎只是在 group by 中删除带有 NaN 的列。如果分组中有 NaN，我想获得“NaN”、0 或其他一些值。我
<pre><code> 0 1 2
0 10 20 30
1 40 NaN 60
2 50 55 90
3 60 NaN 80
4 70 75 90
</code></pre>
我需要
朋友，
我尝试训练神经网络进行回归。在使用 Keras 的 SGD 优化器类时，我突然在第一步后从我的网
在普通的 Python 中，用 numpy 数组中的数字替换 nans 是微不足道的。但是，在 Numba 中执行相同操作时以下
我阅读了一些关于 <strong>nan</strong> 的文章，但网站并未提及所有情况。例如我编译了这段代码并收到了<
我有一个包含每月数据和以下列的数据框：日期、bm 和现金
<pre><code>date bm cash
1981-09-30 0.21
该数据集有 177927 行和 820 列的单热编码特征。数据集中没有 NaN。我想构建两个 H2O XGBoost 模型，分别使
