Numpy isnan () फ़्लोट्स की एक सरणी पर विफल रहता है (पांडा डेटाफ़्रेम लागू से)

Question 1

मेरे पास फ़्लोट्स (कुछ सामान्य संख्या, कुछ नाम) की एक सरणी है जो एक पांडा डेटाफ़्रेम पर एक आवेदन से निकल रही है।

किसी कारण से, numpy.isnan इस सरणी पर विफल हो रहा है, हालांकि जैसा कि नीचे दिखाया गया है, प्रत्येक तत्व एक फ्लोट है, numpy.isnan प्रत्येक तत्व पर सही ढंग से चलता है, चर का प्रकार निश्चित रूप से एक संख्यात्मक सरणी है।

क्या चल रहा है?!

set([type(x) for x in tester])
Out[59]: {float}

tester
Out[60]: 
array([-0.7000000000000001, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan,
   nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan,
   nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan,
   nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan,
   nan, nan], dtype=object)

set([type(x) for x in tester])
Out[61]: {float}

np.isnan(tester)
Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-62-e3638605b43c>", line 1, in <module>
np.isnan(tester)

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

set([np.isnan(x) for x in tester])
Out[65]: {False, True}

type(tester)
Out[66]: numpy.ndarray

Question 2

np.isnan देशी dtype के NumPy सरणियों पर लागू किया जा सकता है (जैसे np.float64):

In [99]: np.isnan(np.array([np.nan, 0], dtype=np.float64))
Out[99]: array([ True, False], dtype=bool)

जब ऑब्जेक्ट सरणियों पर लागू होता है, तो टाइपऑयर्स उठाता है:

In [96]: np.isnan(np.array([np.nan, 0], dtype=object))
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

चूंकि आपके पास पंड हैं, आप pd.isnullइसके बजाय उपयोग कर सकते हैं - यह ऑब्जेक्ट या देशी dtypes के NumPy सरणियों को स्वीकार कर सकता है:

In [97]: pd.isnull(np.array([np.nan, 0], dtype=float))
Out[97]: array([ True, False], dtype=bool)

In [98]: pd.isnull(np.array([np.nan, 0], dtype=object))
Out[98]: array([ True, False], dtype=bool)

ध्यान दें कि Noneऑब्जेक्ट सरणियों में एक शून्य मान भी माना जाता है।

Question 3

Np.isnan () और pd.isnull () के लिए एक बढ़िया विकल्प है

for i in range(0,a.shape[0]):
    if(a[i]!=a[i]):
       //do something here
       //a[i] is nan

चूँकि केवल नान ही खुद के बराबर नहीं है।

Question 4

@Unutbu उत्तर के शीर्ष पर, आप देशी (फ्लोट64) प्रकार के लिए पंडों को सुन्न वस्तु सरणी ले सकते हैं, लाइन में कुछ

import pandas as pd
pd.to_numeric(df['tester'], errors='coerce')

त्रुटियों को निर्दिष्ट करें = 'कोरे' को स्ट्रिंग्स को मजबूर करने के लिए जो NaN बनने के लिए एक संख्यात्मक मान को पार्स नहीं किया जा सकता है। कॉलम का प्रकार होगा dtype: float64, और फिर isnanचेक काम करना चाहिए

Question 5

सुनिश्चित करें कि आप पंडों का उपयोग करके सीएसवी फ़ाइल आयात करें

import pandas as pd

condition = pd.isnull(data[i][j])