python2與python3中關(guān)于對NaN類型數(shù)據(jù)的判斷和轉(zhuǎn)換方法
今天在對一堆新數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的時(shí)候，遇到了一個(gè)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(rèn)讀入時(shí)是將year這一列轉(zhuǎn)換為了float，所以就有了這樣的現(xiàn)象：
年份都是float類型了，看得我強(qiáng)迫癥都犯了。于是通過這樣的代碼來進(jìn)行強(qiáng)轉(zhuǎn)，于是就報(bào)了上面的錯(cuò)誤了。
df.year = [int(y) for y in df.year]
簡單描述一下問題，其實(shí)就是NaN在python35中無法被強(qiáng)轉(zhuǎn)。
首先說一下，NaN類型在python25中在強(qiáng)轉(zhuǎn)int的時(shí)候默認(rèn)是轉(zhuǎn)換為0的，而在python25之后的版本再進(jìn)行轉(zhuǎn)換的時(shí)候就會報(bào)以上的錯(cuò)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(jìn)行int轉(zhuǎn)換的時(shí)候就會報(bào)錯(cuò)。
解決方法：
使用is或者==進(jìn)行判斷是不是NaN，不是NaN進(jìn)行強(qiáng)轉(zhuǎn)int，是則用0代替。
先說一下==和is使用時(shí)的區(qū)別：
is和==都是對對象進(jìn)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(gè)變量，只有數(shù)值型和字符串型的情況下，a is b才為True，當(dāng)a和b是tuple，list，dict、set或者是實(shí)例化對象時(shí)，a is b為False。
==是python標(biāo)準(zhǔn)操作符中的比較操作符，用來比較判斷兩個(gè)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(jié)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(gè)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(guān)于對NaN類型數(shù)據(jù)的判斷和轉(zhuǎn)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(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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