解讀dataframe中有關(guān)inf的處理技巧
dataframe有關(guān)inf的處理
什么是inf？
IEEE 754浮點(diǎn)表示（正）無窮大。
為什么會產(chǎn)生？
>>> np.NINF -inf >>> np.inf inf >>> np.log(0) -inf >>> np.array([1,2])/0 #碰到的最多的情況 array([ inf, inf])
產(chǎn)生inf有什么好處？
目前沒看到有什么好處，只是單純用inf表示無窮大，方便理解和表示。
產(chǎn)生inf有什么壞處？
對用戶而言，對inf需要特殊處理，加大了工作量。
為什么需要特殊處理？因?yàn)樵S多機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫并不支持對inf的處理。
怎么處理？
常見的處理方法：
- 不處理
- 替換
怎么獲取到inf的所在位置并進(jìn)行填補(bǔ)？
'''
isinf：顯示哪些元素為正或負(fù)無窮大
isposinf：顯示哪些元素為正無窮大
isneginf：顯示哪些元素為負(fù)無窮大
isnan：顯示哪些元素不是數(shù)字
isfinite：顯示哪些元素是有限的（不是非數(shù)字，正無窮大和負(fù)無窮大中的一個(gè)）
'''
>>> np.isinf(np.inf) #其他函數(shù)同理使用，isinf使用最多。
True
>>> np.isinf(np.array([1,np.inf]))
array([False, True], dtype=bool)
>>>np.isinf(pd.DataFrame(np.array([1,np.inf])))
0
0 False
1 True
>>>s1 = pd.Series([1,2,3,np.inf])
>>>s1
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 NaN
dtype: float64
#對inf填補(bǔ) 999
>>>s1[np.isinf(s1)] = 999
>>>s1
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 999.0
dtype: float64
#對inf填補(bǔ)np.nan (較為常用)
>>>s1[np.isinf(s1)] = np.nan
>>>s1
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 NaN
dtype: float64Pandas處理DataFrame中的inf值
在用DataFrame計(jì)算變化率時(shí)，例如(今天-昨天) / 昨天恰好為(2-0) / 0時(shí)，這些結(jié)果數(shù)據(jù)會變?yōu)閕nf。
為了方便后續(xù)處理，可以利用numpy，將這些inf值進(jìn)行替換。
1. 將某1列（series格式）中的 inf 替換為數(shù)值。
import numpy as np df['Col'][np.isinf(df['Col'])] = -1
2. 將某1列（series格式）中的 inf 替換為NA值。
import numpy as np df['Col'][np.isinf(df['Col'])] = np.nan
3. 將整個(gè)DataFrame中的 inf 替換為數(shù)值（空值同理）。#感謝評論區(qū)的補(bǔ)充
import numpy as np df.replace(np.inf, -1) #替換正inf為-1 #替換正負(fù)inf為NA，加inplace參數(shù)? df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，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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