nan

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でナンをカウントされませんが team player_set player_count ------------------------------------------------- A {John, Mary} 2 B {nan} 0 C {Dave,nan} 1 私はでナナを表示しないようにどのように疑問に思ってplayer_set？つまり、

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ループはDouble.IsNaN不適切

言語解析中：Java（登録商標）、IDE：プログラムが正の値のため（のJOptionPaneを使用して）ユーザを促すことになっている火星日食。私は無効なエントリをキャッチしようとしています。私のwhileステートメントは負の数値をキャッチしますが、文字列はキャッチしません。負の数を入力すると、プロンプトが再度表示されますが、文字列の値を入力すると例外が捕捉され、プログラムが実行されます（ユーザに

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はNaNに

に異なるなインデックスの結果と私のDFを列を追加： df = pd.DataFrame({'p1_profit': {0: -196.50000000000023, 1: -593.73000000000025, 2: -712.46000000000026, 3: -657.88000000000011, 4: -763.1800000000002

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fabs（-1。＃IND000000000000）は-1を返します。＃IND000000000000？

EDIT：これを再現するには、このコードを使用します。 union { double d; size_t s; } d; d.s = 0xfff8000000000000; d.d = fabs(d.d); std::cout << d.d << std::endl; 出力は -1.#IND EDITです：私はSQRT、これは他の質問を重複同意しないとABS

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引数は倍精度ですが浮動小数点が必要ですか？

私はクラスのための二次方程式の根のソルバーを書いています。％fは引数型doubleを期待していますが、引数2と3は45行目と51行目にfloat型を持っています。あるいは、コンパイル時に-nanと-inを答えとして取得します。私はそれを働かせる他の方法を理解できません。私はこれにダブルスを使用することはできません。サブプログラムには浮動小数点数と整数のみが入ります。 #include <stdi

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条件付きでパンダ

私は2つのフィールド出口のタイプの基本的なデータ検索をしていますではNaNを見つける方法： array(['Supermarket Type1', 'Grocery Store', 'Supermarket Type3', 'Supermarket Type2'], dtype=object) Outlet_Size：次のように私はいくつかの洞察を見出した array(['Med

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F＃のリストからナーンを削除する

nanをリストから削除したいので、以下の関数を実装しました。 val it : float list = [50.0; -20833.33333; 4.50701062e-14; -4.267032701e-15; 3.942195769e-16; -3.555114863e-17; 3.130384319e-18; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0; 0.0;

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3答えて

すべての配列中のnanを除いてnumpyの配列和で0を扱います。

2つのnumpy配列NS、EWを合計します。それらのそれぞれは、私は1つのアレイは、場所でナンを持っている場合はゼロとはNaNを扱い、両方の場合はNaNを続けるであろう、numpyの方法で加算演算を実行するにはどうすればよい NS = array([[ 1., 2., nan], [ 4., 5., nan], [ 6., nan, nan]]) EW = array([

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はAttributeError：「フロート」オブジェクトが属性が

「を分割しない」している私は、この行を呼び出しています： lang_modifiers = [keyw.strip() for keyw in row["language_modifiers"].split("|") if not isinstance(row["language_modifiers"], float)] これはrow["language_modifiers"]は、ワード（at

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不足しているデータフレームインデックスを記入

2つのパンダデータフレームdfaとdfbが与えられた場合、各データフレームのマルチインデックスには、 In [149]: dfa - dfb Out[149]: c a b 0 5 0.0 1 6 NaN 2 7 0.0 3 8 0.5 4 9 0.0 ...しかしdfaもdfbからインデックスを欠いていてもよい：ここ In [147]: dfa Out[147]