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如何使兩個數據幀中的 NaN 除以 Nan 并始終檢查條件是否標記為“TRUE”

如何使兩個數據幀中的 NaN 除以 Nan 并始終檢查條件是否標記為“TRUE”

慕標5832272 2023-05-09 10:58:39
我正在嘗試劃分兩個包含 nan 值的數據幀,當我檢查它的條件時,我得到的結果為 False 但我希望在劃分兩個 nan 值并與條件進行比較時始終為 TRUE 時的結果
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3 回答

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aluckdog

TA貢獻1847條經驗 獲得超7個贊

由于NaN/NaN給出NaN, 并且NaN>1是假的,在除法之后,您可以嘗試NaN用 2 填充值,例如或用任何大于 1 的數字填充值,使用fillna, 來屏蔽你想要的:


df1.div(df2).fillna(2)

例子:


df1=pd.DataFrame({'X':[np.nan,2],'Y':[2,1]})

df1

#     X  Y

#0  NaN  2

#1  2.0  1


df2=pd.DataFrame({'X':[np.nan,2],'Y':[1,7]})

df2

#     X  Y

#0  NaN  1

#1  2.0  7


df1.div(df2)    

#     X         Y

#0  NaN  2.000000

#1  1.0  0.142857


df1.div(df2).fillna(2)>1

#       X      Y

#0   True   True

#1  False  False


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反對 回復 2023-05-09
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慕尼黑8549860

TA貢獻1818條經驗 獲得超11個贊

也許為它寫一個函數而不是像這樣劃分它們(稍微偽代碼)


def nanChecker(a, b):

  if a == NaN && b == NaN:

    return true

  return false


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反對 回復 2023-05-09
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慕虎7371278

TA貢獻1802條經驗 獲得超4個贊

這很容易,使用元素明智的操作


import pandas as pd     


data1 = [(None, 2), (2, 1)]

data2 = [(None, 1), (2, 7)]

dataFrame1 = pd.DataFrame(data=data1)

dataFrame2 = pd.DataFrame(data=data2)

divisionResults = dataFrame1.div(dataFrame2)


resultFrame = (divisionResults>1)  | (dataFrame1.isnull() & (dataFrame2.isnull()))


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反對 回復 2023-05-09
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