目录一、用法精讲58、pandas.isnull函数58-1、语法58-2、参数58-3、功能58-4、返回值58-5、说明58-6、用法58-6-1、数据准备58-6-2、代码示例58-6-3、结果输出59、pandas.notna函数59-1、语法59-2、参数59-3、功能59-4、返回值59-5、说明59-6、用法59-6-1、

强制转换：强制转换主要指使用Number()、String()和Boolean()三个函数，手动将各种类型的值，分别转换成数字、字符串或者布尔值。Number()：//数值：转换后还是原来的值Number(324)//324//字符串：如果可以被解析为数值，则转换为相应的数值Number('324')//324//字符串：如果不可以

​在因子选股当中，如果直接对整个数据库进行操作，对于股价历史数据，经常出现由于股票退市等造成的缺失值，但是在回测时，如果只用有值的股票，会由于维度不匹配而报错。因此，经常需要把整张数据表中的非空数据取出，进行处理，再填回因子矩阵中。由于基本上每次都会用到，所以本人专门写

1.CNE6规模因子  对于规模因子，CNE6中给出了一级因子Size，二级因子Size和Midcap，以及三级因子LNCAP和MIDCAP。其中一级因子由二级因子合成，二级因子由三级因子合成。对于规模因子，二级和三级因子相同。一级因子二级因子三级因子SizeSizeLNCAPMidcapMIDCAP2.三级因子LNCAP

1、编写一个程序，用于判空和判断对象是否被定义。functionisUndefined(arg){if(typeofarg=='undefined'||JSON.stringify(arg)=="{}"){returntrue;//第二个选项是把空对象筛选出去}else{//这里需要解释一

【一】JavaScript介绍【1】什么是jsjs也是一门编程语言，他可以写后端代码【2】什么是node.js前端由于非常受制于后端,所以有一些人异想天开想要通过js来编写后端代码一统江湖由此开发了一个叫nodejs的工具(支持js跑在后端服务器上)但是并不能完美的实现【3】JavaScript

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python钻石交流群【逆光】问了一个Python数据处理的问题，问题如下：请问一下，我这个填充nan值为什么填充不上呢二、实现过程这里【瑜亮老师】给了个思路如下：试试看这样，代码如下：sf_mergetotal.loc[sf_mergetotal['寄件人']=='钟李平',

@TOC博主默语带您GotoNewWorld.✍个人主页——默语的博客

对于可以被Number转换为数值的值x，那么isNaN(x)就是false如果不可以被Number转换为数值的值y，那么isNaN(y)就是true//Number.isNaN与isNaN最的区别是，Number.isNaN不存在类型转换的行为。console.log(isNaN('测试'))//trueconsole.log(Number.isNaN('测试'))//false上面

描述统计学（descriptivestatistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基

【一】JavaScript1）介绍也是一门编程语言，他可以写后端代码JS是由ECMAScript、DOM、BOM组成JS是运行在浏览器脚本的语言2）注释语法//单行注释/*多行注释多行注释*/3）js代码的书写位置head头里面的script标签中写在body体最下面直接常见一个js脚本文件，

一对一视频聊天源码，领悟数据去重的多种方式//例vararr=[1,1,'true','true',true,true,15,15,false,false,undefined,undefined,null,null,NaN,NaN,'NaN',0,0,'a','a',{},{}]; 一.利用ES6中的Set

先创建一个数据框：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,1,np.nan,np.nan,4],'b':[5,6,np.nan,8,np.nan]})删除特定值存在的行数据框删去特定值所在行：df1=df.drop(df[df['a']==4].index,inplace=True) 删除存在空值的行删除有空值的所有行:df1=df.dr

经过前面的学习，我们已经将数据准备就绪而且变成了我们想要的样子接下来就是最为重要的数据透视阶段了。当我们拿到一大堆数据的时候，如何从数据中迅速的解读出有价值的信息把繁杂的数据变成容易解读的统计图表并再此基础上产生业务洞察，这就是数据分析要解决的核心问题。数据透视

Python金融编程第二版（GPT重译）（二）原文：annas-archive.org/md5/d2f94efd019a2e2cb5c4fa9f260d63c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第四章：使用NumPy进行数值计算计算机是无用的。它们只能给出答案。巴勃罗·毕加索介绍本章介绍了Python的基本数据类型和数据结构。尽管Py

本文来分享一些前端JavaScript中离谱的设计，这些设计日常开发遇到的概率可能比较小，而且一旦在开发中遇到了，大概率只能自认倒霉了。所以建议朋友们认真阅读本篇文章，应该能涨不少知识~学前端的朋友们，看看以下设计你了解过几个呢？parseInt(0.0000005)答案：5parseInt(0.5); //

最近做的几个项目都要经常使用pandas操作excel，中间也遇到了不少坑，简单记录一下吧。套用骁哥的一句话，让自己变得更强！Pandas中有几种常见的合并dataframe的方法，join，concat，merge，append。下面来尝试一下：首先来做一些测试数据data1={'Src':[1,2,3,4],'Mid'

JavaScript-数据类型转换和运算符数据类型js中的数据类型分为：原始类型和引用类型，具体有如下类型：数据类型描述number数字（整数、小数、NaN(NotaNumber)）string字符串，单双引皆可boolean布尔。true，falsenull对象为空undefined当声明的变量未初始化时

1、加法说明plus,+ 添加数字，追加字符串语法C=A+B通过对应元素相加将数组A和B相加C=plus(A,B)是执行A+B的替代方法S=sum(___,nanflag)指定包含还是省略A中的NaN值。1）将标量与数组相加代码及运算A=[01;10];C=A+2C=23

1995年JavaScript诞生时，最初像Java一样，只设置了null表示"无"。根据C语言的传统，null可以自动转为0。Number(null)//05+null//5上面代码中，null转为数字时，自动变成0。但是，JavaScript的设计者BrendanEich，觉得这样做还不够。首先，第一版的JavaScript里面，null就像在

本章内容：Array.prototype.includes()：判断一个数组是否包含一个指定的值，如果包含则返回true，否则返回false。幂运算符**：a**b指数运算符，它与Math.pow(a,b)相同。Array.prototype.includes()includes()函数用来判断一个数组是否包含一个指定的值，如果包含则返回true，否

JavaScript基本数据类型上述一章我们讲到JS数据类型分为基本数据类型与引用数据类型，这张我们主要讲基本数据类型基本数据类型-String字符串字符串是我们开发中经常使用的一种数据类型,主要是双引号""或者单引号''注意事项单引号与双引号不能混用，必须配对使用同类引

问题：allure-results有值但allureserve后页面显示NAN% 原因：pom中引用的allure-junit5包版本与allure--version中的版本号不一致解决办法：查询allure安装的版本，修改pom中引用的jar包版本  

原文：pandas.pydata.org/docs/重塑和透视表原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/reshaping.htmlpandas提供了用于操作Series和DataFrame的方法，以改变数据的表示形式，以便进行进一步的数据处理或数据汇总。pivot()和pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行

原文：pandas.pydata.org/docs/处理缺失数据原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html被视为“缺失”的值pandas使用不同的标记值来表示缺失值（也称为NA），具体取决于数据类型。numpy.nan适用于NumPy数据类型。使用NumPy数据类型的缺点是原始数据类型将