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python2與python3中關于對NaN類型數(shù)據(jù)的判斷和轉換方法

 更新時間:2018年10月30日 10:00:33   作者:敲代碼的quant  
今天小編就為大家分享一篇python2與python3中關于對NaN類型數(shù)據(jù)的判斷和轉換方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

今天在對一堆新數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗的時候,遇到了一個這樣的問題:

ValueError: cannot convert float NaN to integer 

一開始是這樣的,我用的jupyter是python35的,使用DataFrame讀入了數(shù)據(jù),其中有一列是year,默認讀入時是將year這一列轉換為了float,所以就有了這樣的現(xiàn)象:

python2 python3 對NaN類型數(shù)據(jù)的判斷和轉換

年份都是float類型了,看得我強迫癥都犯了。于是通過這樣的代碼來進行強轉,于是就報了上面的錯誤了。

df.year = [int(y) for y in df.year]

簡單描述一下問題,其實就是NaN在python35中無法被強轉。

首先說一下,NaN類型在python25中在強轉int的時候默認是轉換為0的,而在python25之后的版本再進行轉換的時候就會報以上的錯誤。

我們先打印看一下np.nan的類型:

print(type(np.nan))
<type 'float'>

np.nan是float類型,但是在進行int轉換的時候就會報錯。

解決方法:

使用is或者==進行判斷是不是NaN,不是NaN進行強轉int,是則用0代替。

先說一下==和is使用時的區(qū)別:

is和==都是對對象進行比較判斷作用的,但對對象比較判斷的內(nèi)容并不相同。

如果有a跟b兩個變量,只有數(shù)值型和字符串型的情況下,a is b才為True,當a和b是tuple,list,dict、set或者是實例化對象時,a is b為False。

==是python標準操作符中的比較操作符,用來比較判斷兩個對象的value(值)是否相等。

通過下面的代碼可以看出,np.nan==np.nan結果是False,但是np.nan is np.nan卻是True。

a = np.nan
 
 
print(a == np.nan)
print(a == a)
print(a is np.nan)
print(a is a)
 
 
False
False
True
True

因此,通過每個元素與自身比較就可以解決了,代碼如下:

year = []
for y in df.year:
 if y == y:
  year.append(int(y))
 else:
  year.append(0)

以上這篇python2與python3中關于對NaN類型數(shù)據(jù)的判斷和轉換方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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