python之NAN和INF值处理方式

目录

• 一、NAN和INF值处理
• 二、NAN一些特点
• 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
• 3.2用其他值进行填充
• 总结

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：

• NAN：Not A number，不是一个数字的意思，但是他是属于浮点类型的，所以想要进行数据操作的时候需要注意他的类型。
• INF：Infinity，代表的是无穷大的意思，也是属于浮点类型。np.inf表示正无穷大，-np.inf表示负无穷大，一般在出现除数为0的时候为无穷大。比如2/0。

二、NAN一些特点

• NAN和NAN不相等。比如np.NAN != np.NAN这个条件是成立的。
• NAN和任何值做运算，结果都是NAN。

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。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。