A. python 數據在進行k-means聚類時遇到np.nan, 還可以進行數據聚類嗎
遇到nan建議在數據預處理階段用fillna進行填充，要不然數據不幹凈容易導致聚類結果不理想
B. python np.nan等值問題
主要是基於windows 7下的python中的matplotlib包和numpy包進行數據處理和繪制圖像。等值線就是從很多數據中提取出某個值的所有值進行插值繪制線使得所有相等的值都繪制出一條線來。
C. 請教python里有NaN這個東西嗎
Python 中表示 Not A Number 使用小寫的 nan
可以這樣定義一個 nan
a = float('nan')
或者
from decimal import Decimal
a = Decimal('nan')
最常見的計算有 無窮大 減 無窮大 結果為 nan
float('inf') - float('inf')
判斷一個數是不是 nan
import math
print(math.isnan(a))
nan 和 nan 的比較關系是 nan != nan
所以如果一個數 自身不等於自身 也可以判斷為 nan 類型
另外 numpy 里也有 NaN 的類型，不過不屬於 Python 原生就不說了
D. 我在用python數據到mysql的時候，有些列是float類型，但是導出的數據中有些是nan這種，在執行的時候報錯
MySQL中有個ifnull函數，可以幫你搞定。
ifnull(expr1,expr2)表示如果expr1不是null,則返回expr1,否則返回expr2，針對題主的問題，可以使用 ifnull(列名，0)
E. python 在pandas中的 nan 怎麼樣在計算時當 0 與鄰列相加
Pandas基於兩種數據類型：series與dataframe。
一個series是一個一維的數據類型，其中每一個元素都有一個標簽。如果你閱讀過這個系列的關於Numpy的文章，你就可以發現series類似於Numpy中元素帶標簽的數組。
其中，標簽可以是數字或者字元串。
一個dataframe是一個二維的表結構。
Pandas的dataframe可以存儲許多種不同的數據類型，並且每一個坐標軸都有自己的標簽，可以把它想像成一個series的字典項。
F. python數據處理怎麼篩選掉nan空值
既然我們認為空值和空格都代表無數據，那麼可以先得到這兩種情況下的布爾數組。
這里，我們的DataFrame類型的數據集為df，其中有一個變數VIN，那麼取得空值和空格的布爾數組為NONE_VIN。然後通過該布爾數組，就能得到我們要的數據了
NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))
df_null = df[NONE_VIN]
df_not_null = df[~NONE_VIN]
G. python中怎麼把數據中inf轉化為na
在使用numpy數組的過程中時常會出現nan或者inf的元素，可能會造成數值計算時的一些錯誤。這里提供一個numpy庫函數的用法，使nan和inf能夠最簡單地轉換成相應的數值。
numpy.nan_to_num(x):
使用0代替數組x中的nan元素，使用有限的數字代替inf元素
使用範例：
>>>import numpy as np>>> a = np.array([[np.nan,np.inf],... [-np.nan,-np.inf]])>>> a
array([[ nan, inf],
[ nan, -inf]])>>> np.nan_to_num(a)
array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308],
[ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])123456789
和此類問題相關的還有一組判斷用函數，包括：
isinf
isneginf
isposinf
isnan
isfinite
使用方法也很簡單，以isnan舉例說明：
H. 資料庫中的空值與NULL的區別以及python中的NaN和None
null表示：不可用、未賦值、不知道、不適用，它既不是0也不是空格。記住：一個數值與null進行四則運算，其結果是null
空值和null的區別在於，在做count計算的時候：count(field_name)，field_name的值為空值也會被計算在裡面（這一行統計有效），而null不會
python有兩種方式獲取數據：
1.
一種是把數據從mysql
中導出到txt或者csv，然後本地讀取；
2.
另一種是python直接鏈接資料庫，讀取數據；
第一種把數據從mysql導出後，python讀取時，空值和null在文件中都為null；python讀取之後為nan
第二種鏈接資料庫後，python能讀取表結構，資料庫的null對應列表中的none以及pandas中的nan（如果欄位類型是時間，則為nat）。而資料庫中的空字元，則被識別為空字元。
I. 在使用python中的concat 函數時,有一個數據顯示nan 是怎麼回事
說明你的樣本數據中有nan值，通常是因為原始數據中包含空字元串或None值引起的。
解決辦法是把樣本數據中包含nan值的數據剔除，
或者如果樣本數據都是數值的話可以把nan值都改成0。
J. python 統計array中nan的個數要怎麼做
importnumpyasnp
#list.count(value)統計list中value出現的次數
array=np.array([1,2,3,np.nan,np.nan])
print(list(array).count(np.nan))