Pandas 处理DataFrame中的inf值实现

2024-04-18 0 958

Inf 表示正无穷大或负无穷大,通常是在数学计算中产生的结果。

例如,

import numpy as np

# 创建一个包含 Infinity 的数组
arr = np.array([3.0, 4.0, np.inf, -np.inf])
print(arr)

1)通过where方法和isinf方法查找Inf行和列

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(18).reshape(3,6), index=list(\’abc\’), columns=list(\’uvwxyz\’))
print(\’*\’*36)
# 将df的第一列变成Inf
df.u = np.inf
print(df)
print(\’*\’*36)
#输出结果,是一个tuple,前面array是横坐标,后面的array是纵坐标。
print(np.where(np.isinf(df)))

2)数据处理

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(18).reshape(3,6), index=list(\’abc\’), columns=list(\’uvwxyz\’))
print(\’*\’*36)
# 将df的第一列变成NaN
df.u = np.inf
print(df)
print(\’*\’*36)
#输出结果,是一个tuple,前面array是横坐标,后面的array是纵坐标。
print(np.where(np.isinf(df)))
print(\’*\’*36)
# 使用 replace 替换整个 DataFrame 中的 Inf 值为特定值
print(df.replace(np.inf, 1, inplace=False))
print(\’*\’*36)
#使用np.isinf()
df[np.isinf(df)]=11.0
print(df)
print(\’*\’*36)
# 创建一个包含 Inf 的数组
arr = np.array([3.0, 4.0, np.inf, 6.0])
# 将Inf值为5
arr[np.isinf(arr)]=5
print(arr)

3)删除有Inf的行

import pandas as pd
import numpy as np

x=np.arange(0,30).reshape(5,6)
x=np.array(x,dtype=float)
x[2,3]=np.inf
x[0,4]=np.inf
print(x)
print(\’*\’*36)
#删除包含Inf的行
x1=np.delete(x,np.where(np.isinf(x))[0],axis=0)
print(x1)

注意:np.inf和np.nan的处理方法基本相同,注意调用处理时方法名。None是Python中用于标识空缺数据,Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据,None是一个Python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float。

在用DataFrame计算变化率时,例如(今天-昨天) / 昨天恰好为(2-0) / 0时,这些结果数据会变为inf。

为了方便后续处理,可以利用numpy,将这些inf值进行替换。

1. 将某1列(series格式)中的inf 替换为数值。

import numpy as np

df[\’Col\’][np.isinf(df[\’Col\’])] = -1

2. 将某1列(series格式)中的 inf 替换为NA值。

import numpy as np

df[\’Col\’][np.isinf(df[\’Col\’])] = np.nan

3. 将整个DataFrame中的 inf 替换为数值(空值同理)。#感谢评论区的补充

import numpy as np

df.replace(np.inf, -1) #替换正inf为-1

#替换正负inf为NA,加inplace参数
df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

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