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从一个给定的Pandas数据框架中移除无限的值

  • Post category:Python

移除无限的值，可以使用Pandas的dropna()函数进行处理。该函数可将数据框架中的无限值NaN或无穷大的值进行删除操作，同时也可以处理缺失数据。以下是针对Pandas数据框架从移除无限值的完整攻略:

  1. 导入Pandas库

首先，我们需要导入Pandas库来处理数据框架。在Python中，导入Pandas库的代码如下：

import pandas as pd
  1. 创建数据框架

接下来，我们需要获取或创建数据框架。在此处，我们从一个csv文件中读取数据创建数据框架。创建数据框架的代码如下：

df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 查看数据框架和缺失数据

查看数据框架和缺失数据是很重要的，我们需要通过数据框架的 info() 函数，查看数据框架的基本信息，例如每列的值、类型、总数等。代码如下：

print(df.info())

上述代码将输出数据框架的基本信息。

  1. 移除无限值

使用 dropna() 函数处理数据框架中的无限值NaN或无穷大的值进行删除操作，将处理后的数据赋值给新的数据框架。代码如下：

df_new = df.dropna()
  1. 查看处理后的数据框架和缺失数据

我们可以再次使用 info() 函数，查看处理后的数据框架的基本信息。代码如下：

print(df_new.info())

上述代码将输出处理后的数据框架的基本信息。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据框架和缺失数据
print(df.info())

# 移除无限值
df_new = df.dropna()

# 查看处理后的数据框架和缺失数据
print(df_new.info())

在该示例中，我们首先使用 read_csv() 函数读取一个 csv 文件中的数据，然后通过 info() 函数查看数据框架的基本信息，接着使用 dropna() 函数处理数据框架中的无限值NaN或无穷大的值进行删除操作。最后，我们再次使用 info() 函数查看处理后的数据框架的基本信息，以确认无限值已被移除。

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