dataframe中有关inf的处理技巧

numpy中inf的相关文档

什么是inf？

IEEE 754浮点表示（正）无穷大。

为什么会产生？

>>> np.NINF
-inf
>>> np.inf
inf
>>> np.log(0)
-inf
>>> np.array([1,2])/0 #碰到的最多的情况
array([ inf,  inf])

产生inf有什么好处？

目前没看到有什么好处，只是单纯用inf表示无穷大，方便理解和表示。

产生inf有什么坏处？

对用户而言，对inf需要特殊处理，加大了工作量。
为什么需要特殊处理？因为许多机器学习算法库并不支持对inf的处理。

怎么处理？

常见的处理方法：

• 不处理
• 替换
  
  

怎么获取到inf的所在位置并进行填补？

'''
isinf：显示哪些元素为正或负无穷大

isposinf：显示哪些元素为正无穷大

isneginf：显示哪些元素为负无穷大

isnan：显示哪些元素不是数字

isfinite：显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个）

'''
>>> np.isinf(np.inf) #其他函数同理使用，isinf使用最多。
True

>>> np.isinf(np.array([1,np.inf]))
array([False,  True], dtype=bool)

>>>np.isinf(pd.DataFrame(np.array([1,np.inf])))
       0
0  False
1   True

>>>s1 = pd.Series([1,2,3,np.inf])
>>>s1
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
dtype: float64

#对inf填补 999
>>>s1[np.isinf(s1)] = 999
>>>s1
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3  999.0
dtype: float64

#对inf填补np.nan (较为常用)
>>>s1[np.isinf(s1)] = np.nan
>>>s1
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
dtype: float64

以上就是本文的内容，觉得好的可以关注下。