nan

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複数の連続するNaNを持つパンダシリーズがあるとします。私はfillnaに欠損値（backfillとfill forward）を記入するためのいくつかの方法があることを知っていますが、それらをNaN以外の値に最も近づけたいと思います。ここで私が持っているものの例です： `s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3])` そして、

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NaNを無視した移動平均

行列の複数の列に対して移動平均を計算しようとしています。 stackoverflowでいくつかの答え、すなわちthisを読んだ後、それはfilter関数が行く方法だったようだ。しかし、それはNaNの要素を無視しておらず、nanmeanという趣旨の意味でこれを無視して、NaN要素を削除したいと思います。サンプルコードの下には： X = rand(100,100); %generate sample

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リストまたは配列からNaNおよびinfのインデックスを取得する方法

複数のデータリストがあります。それらをa, b, cとしましょう。 import numpy as np a = [np.NaN, 1, 2, 3, np.NaN, np.NaN, 6] b = [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] c = [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] NaN値がインデックス[0, 4, 5]でaで起こります。私の場合はNaN

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Nanエラーの取得SSRS

NaNエラーの取得。私の元の文は次のとおりです。まったくの値を私に提供するdoesntの第二部を使用して =IIF(Double.IsNAN(SUM(Fields!Outstanding_Commitments.Value/Fields!Conversion.Value, "Cost")) ,0, SUM(Fields!Outstanding_Commitments.Value/Fields!

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ディープニューラルネットワークの正則化と脱落に関するNaNの大きな損失の価値

私はUdacityでディープラーニングコースを受講しています。与えられたタスクの1つは、正則化および多重層ニューラルネットワークへの脱落を実装することである。は、実装した後、ステップ0でめちゃくちゃ高いの私minibatch損失は、ステップ1で無限大に変更し、出力する。ここ Offset at step 0: 0 Minibatch loss at step 0: 187359330304.0

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ブール値がn回繰り返される点の分割リスト

時系列の時間と値を持つ2つのリストがあります。 NAN値が時系列でどこにあるかを識別するブール値を含む対応するリストがあります。私がする必要があるのは、True値（つまりNAN値）が5回（行NAN値6）繰り返され、リストが2つに分割された場合（シーケンスの開始時と終了時にNAN値がないためです基本的には、リストをNL値が6個以上含まれているギャップがあったところで開始と終了する小さなリストのリスト

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NaNを非数値オブジェクトの中で最も近い値に置き換えますか？

私はパンダとnumpyのを使用していると私はこのようなシリーズでは、すべてのNaN値を交換しようとしている： date a 2017-04-24 01:00:00 [1,0,0] 2017-04-24 01:20:00 [1,0,0] 2017-04-24 01:40:00 NaN 2017-04-24 02:00:00 NaN 2017-04-24 02:20:00 [0,1,

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Python .dropは私が期待した結果を与えません

私はxxxというデータフレームを持っています。 xxxの一つの列が最終的なものとxxxは私が最終のためにはNaNを持つすべての行を削除したいと思い、この FpPropeTypCode DTE_DATE_DEATH Area Final 0 FP NaN Ame_MidEast_Lnd NaN 1 FP NaN Southern_Europe W.E.M. Li

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ナン

I持って、次の共分散行列 a b c d a 0.0161 0.0009 0.0008 0.0000001 b 0.0009 0.0163 NaN 0.0006 c 0.0008 NaN 0.0209 NaN d 0 0.0006 NaN 0.0077 以外はNaNをしているだけで、それらの列と行が残るように私はこの行列をフィルタリングしたいと思い、入れ子にせずにこ