Float 배열에서 Numpy isan()이 실패합니다(판다 데이터프레임 적용).

Float 배열에서 Numpy isan()이 실패합니다(판다 데이터프레임 적용).

팬더 데이터 프레임의 애플리케이션에서 나오는 플로트(일부 정상 숫자, 일부 nan) 배열이 있습니다.

어떤 이유로 이 배열에서 numpy.isan이 실패하고 있지만 아래와 같이 각 요소는 float이고 numpy.isan은 각 요소에서 올바르게 실행되며 변수의 유형은 확실히 numpy 배열입니다.

무슨 일이에요?

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

np.isnannp.float64와 같은 native dtype의 NumPy 배열에 적용할 수 있습니다.

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

그러나 개체 배열에 적용할 경우 TypeError가 발생합니다.

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''

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Panda가 있으므로 대신 개체 또는 native dtype의 NumPy 배열을 사용할 수 있습니다.

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)

참고:None또한 객체 배열에서 null 값으로 간주됩니다.

np.isnan()과 pd.isnull()의 좋은 대용어는

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

난은 그 자신과 동등하지 않기 때문입니다.

@unutbu 답변 위에 pandas numpy 객체 배열을 native(float64) 유형으로 강제할 수 있습니다.

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

errors='corce'를 지정하여 숫자 값으로 구문 분석할 수 없는 문자열을 NaN이 되도록 합니다.열 유형은 다음과 같습니다.dtype: float64,그리고 나서.isnan점검이 잘 되어야 합니다.

Pandas를 사용하여 csv 파일을 가져오는지 확인합니다.

import pandas as pd

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

제 자신을 상기시키기 위해 이것에 대답하세요.해결하는 데 꼬박 하루가 걸렸습니다.암호를 깊이 파고든 후에, 저는 그것이_encodepy.py:

if values.dtype.kind in 'UO':
    # correct branch
else
    # wrong branch, if in this branch whatever data you give it will produce the error
    if np.isnan(known_values).any(): # here is problematic line

그래서 해결책은 매우 간단합니다, 단지.astype사용자의 데이터를np.object

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/36000993/numpy-isnan-fails-on-an-array-of-floats-from-pandas-dataframe-apply