# 1.报错修改np.bool—bool

DeprecationWarning: np.bool is a deprecated alias for the builtin bool. To silence this warning, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here.

# 2.矩阵维度降维：action

3.1 方法一：for循环

records = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
result = []
for y in range(0, 4):
for x in range(0, 3):
if x == 0:
result.append([])
result[y].append(records[x + y * 3])
print(result)


3.2 第二种方法，numpy

1） 升维度

import numpy as np

x = np.arange(20)  # 生成数组
print(x)
result = x.reshape((4, 5))  # 将一维数组变成4行5列  原数组不会被修改或者覆盖
x.resize((2, 10))  # 覆盖原来的数据将新的结果给原来的数组
print(x)


2） 降维度

import numpy as np

arr = np.arange(10)
arr.resize((2, 5))
print(arr)
print(f"维度交换：\n{arr.swapaxes(1, 0)}")
print(f"C{arr.flatten('C')}")  # 默认C  一行为主
print(f"\nF:{arr.flatten('F')}")  # 以列为主
print(f"\nA:{arr.flatten('A')}")  # 和行一样
print(f"\nK:{arr.flatten('K')}")  # 和行一样


Original: https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/117842572
Author: 汀、
Title: 环境调试bug【一】

## Title: python金融分析小知识(5)——如何查看DataFrame中的空值

Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！

[En]

Let me give you an example to illustrate:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
"身高":[170,171,167,189,np.nan],
"体重":[65,66,68,np.nan,np.nan],
"视力":[4.0,3.8,5.0,np.nan,np.nan]
})


    &#x8EAB;&#x9AD8;    &#x4F53;&#x91CD;    &#x89C6;&#x529B;
0   170.0   65.0    4.0
1   171.0   66.0    3.8
2   167.0   68.0    5.0
3   189.0   NaN     NaN
4   NaN     NaN     NaN


1.通过bool值结果来查看空值

df.isnull()
# 或者
df.isna()

#或者
np.isnan(df)


    身高  体重  视力
0   False   False   False
1   False   False   False
2   False   False   False
3   False   True    True
4   True    True    True


2.统计每一列空值的个数

df.isnull().sum()
# 或者
df.isna().sum()

# 或者
np.isnan(df).sum()


[En]

The result returned is the number of null values for each column, that is, one null value for height column and two null values for weight and eyesight columns:

身高    1

dtype: int64


3.只统计一列的空值个数

[En]

If you only want to get the number of null values in a column of data, you can do this through the following code:

df['身高'].isnull().sum()
# 或者
df['身高'].isna().sum()

# 或者
np.isnan(df['身高']).sum()


[En]

The returned result is as follows, that is, the height column has a null value:

4.查看某列含有空值所在的整行

df[df['体重'].isnull()]
# 或者
df[df['体重'].isna()]

#或者
df[np.isnan(df['体重'])]


    身高  体重  视力
3   189.0   NaN     NaN
4   NaN     NaN     NaN


5.查看整个DataFrame中有空值的行

df[df.isnull().any(axis=1)]  ##axis=1代表水平方向，axis=0代表竖向
# 或者
df[df.isna().any(axis=1)]

#或者
df[np.isnan(df).any(axis=1)]


    身高  体重  视力
3   189.0   NaN     NaN
4   NaN     NaN     NaN


[En]

That’s all for today’s article!

Original: https://blog.csdn.net/qq_41281698/article/details/124570002
Author: 君子以自强不息python
Title: python金融分析小知识(5)——如何查看DataFrame中的空值

(0)

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