网站佣金怎么做凭证,中国工商查询企业信息官网,知乎网站内容建设的逻辑,承接电商网站建设我有一个dtype object数组,其中的值是Python列表或np.nan.我想用[无](不是无)替换np.nan的值.对于一个纯Python列表,我已经可以使用[x if(x不是np.nan)其他[无] for x in s],并且将数组转换为列表对我来说很好,但是出于好奇,我想知道如何使用numpy数组来完成这项工作.困难在于…我有一个dtype object数组,其中的值是Python列表或np.nan.我想用[无](不是无)替换np.nan的值.对于一个纯Python列表,我已经可以使用[x if(x不是np.nan)其他[无] for x in s],并且将数组转换为列表对我来说很好,但是出于好奇,我想知道如何使用numpy数组来完成这项工作.困难在于,当使用索引时,numpy尝试将任何列表解释为值列表,而不是我想要分配的实际值.如果我想用2替换值,那么这很容易(正常的np,pd导入;除此之外,np.isnan在这个实例中不起作用,选择float NaN作为通用缺失值的弱点大熊猫,所以我使用pd.isnull,因为这是一个pandas内部问题,无论如何)In [53]: sOut[53]:array([[asdf, asdf], [asdf], nan, [asdf, asdf, asdf],[asdf, asdf, asdf]], dtypeobject)In [55]: s[pd.isnull(s)] 2In [56]: sOut[56]:array([[asdf, asdf], [asdf], 2, [asdf, asdf, asdf],[asdf, asdf, asdf]], dtypeobject)然而,尝试用[None]替换它们而是用None替换它们In [58]: sOut[58]:array([[asdf, asdf], [asdf], nan, [asdf, asdf, asdf],[asdf, asdf, asdf]], dtypeobject)In [59]: s[pd.isnull(s)] [None]In [60]: sOut[60]:array([[asdf, asdf], [asdf], None, [asdf, asdf, asdf],[asdf, asdf, asdf]], dtypeobject)显然,这是人们99的时间都想要的行为.碰巧这次,我想将列表指定为对象.有没有办法这样做
