如果您对Python-如何检查NaN值？感兴趣，那么本文将是一篇不错的选择，我们将为您详在本文中，您将会了解到关于Python-如何检查NaN值？的详细内容，我们还将为您解答python怎么检查的相关

如果您对Python-如何检查NaN值？感兴趣，那么本文将是一篇不错的选择，我们将为您详在本文中，您将会了解到关于Python-如何检查NaN值？的详细内容，我们还将为您解答python怎么检查的相关问题，并且为您提供关于python FTP 如何检查路径、Python Pandas使用NaN值写入sql、python pandas直方图包括NaN值、python – 如何用pandas中的滚动平均值填充nan值的有价值信息。

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• python pandas直方图包括NaN值
• python – 如何用pandas中的滚动平均值填充nan值

Python-如何检查NaN值？（python怎么检查）

float(‘nan’)结果为Nan（不是数字）。但是，如何检查呢？应该很容易，但是我找不到。

答案1

math.isnan（x）

返回True如果x为NaN（非数字），以及False其他。

>>> import math>>> x = float(''nan'')>>> math.isnan(x)True

python FTP 如何检查路径

如何实现检查FTP上的目录，如果目录不存在 则建立

使用的了一下 mkd命令，可以实现建立， 但是无法判断目录是否存在，

Python Pandas使用NaN值写入sql

我正在尝试从ascii读取几百张表，然后将它们写入mySQL。使用Pandas似乎很容易，但是我遇到了一个对我来说没有意义的错误：

我有一个8列的数据框。这是列列表/索引：

metricDF.columnsIndex([u''FID'', u''TYPE'', u''CO'', u''CITY'', u''LINENO'', u''SUBLINE'', u''VALUE_010'', u''VALUE2_015''], dtype=object)

然后to_sql，我使用追加数据到mySQL

metricDF.to_sql(con=con, name=seqFile, if_exists=''append'', flavor=''mysql'')

我收到关于列为“ nan”的奇怪错误：

OperationalError: (1054, "Unknown column ''nan'' in ''field list''")

如您所见，我所有的列都有名称。我意识到mysql / sql对编写的支持出现在开发中，所以也许这是原因？如果是这样，是否可以解决？任何建议将不胜感激。

答案1

更新 ：从pandas
0.15开始，to_sql支持写入NaN值（它们将NULL在数据库中写入），因此不再需要下面描述的解决方法（请参阅https://github.com/pydata/pandas/pull/8208）。
熊猫0.15将于10月发布，并且该功能已合并到开发版本中。

这可能是由于NaN你的表值，这是目前该大熊猫SQL函数不处理的NaN以及一个已知的缺点（https://github.com/pydata/pandas/issues/2754，HTTPS：/
/github.com/pydata/pandas/issues/4199）

作为目前的一种解决方法（对于0.14.1及更低版本的熊猫），您可以使用以下方法将nan值手动转换为None：

df2 = df.astype(object).where(pd.notnull(df), None)

然后将数据帧写入sql。但是，这会将所有列转换为对象dtype。因此，您必须基于原始数据框创建数据库表。例如，如果您的第一行不包含NaNs：

df[:1].to_sql(''table_name'', con)df2[1:].to_sql(''table_name'', con, if_exists=''append'')

python pandas直方图包括NaN值

figure = plt.figure(figsize=(6,9),dpi=100);    
graph = figure.add_subplot(111);

freq = pandas.value_counts(data)
bins = freq.index
x=graph.bar(bins,freq.values) #gives the graph without NaN

graphmissing = figure.add_subplot(111)
y = graphmissing.bar([0],freq[numpy.NaN]) #gives a bar for the number of missing values at x=0

figure.show()

python – 如何用pandas中的滚动平均值填充nan值

input_data_frame[var_list].fillna(input_data_frame[var_list].rolling(5).mean(),inplace=True)

input_data_frame[var_list]= input_data_frame[var_list].fillna(pd.rolling_mean(input_data_frame[var_list],6,min_periods=1))

df = {'a': [1,1,2,3,4,5,np.nan,np.nan] }
df = pd.DataFrame(data=df)
print df

      a
0   1.0
1   1.0
2   2.0
3   3.0
4   4.0
5   5.0
6   NaN
7   1.0
8   1.0
9   2.0
10  3.0
11  4.0
12  5.0
13  NaN

      a
0   1.0
1   1.0
2   2.0
3   3.0
4   4.0
5   5.0
6   3.0
7   1.0
8   1.0
9   2.0
10  3.0
11  4.0
12  5.0
13  3.0

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