Pandas 查找 inf 值 - Python

在 Pandas 中，有时候会遇到一些数据包含 inf 或 -inf 等无限值的情况，这可能会对数据分析和处理产生影响。因此，我们需要学会如何查找、处理这些无限值。

查找 inf 值

• 使用 numpy.isinf() 函数可以查找 inf 值。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, np.inf, 8]})

# 查找包含 inf 值的行
df_inf = df[np.isinf(df)]

上述代码中，通过 np.isinf(df) 函数返回 DataFrame 中所有包含 inf 值的行，然后将其赋值给 df_inf。执行后 df_inf 的结果如下：

| | A | B | |---:|----:|----:| | 2 | 3 | inf |

这样我们就成功地找到了包含 inf 值的 DataFrame 的行。

• 使用 df.isin([np.inf]) 方法也可以用来查找包含 inf 值的行。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, np.inf, 8]})

# 查找包含 inf 值的行
df_inf = df[df.isin([np.inf])]

上述代码与上一个示例代码的结果相同，只是使用了不同的查找方法。

• 使用 df.isnull() 方法可以查找包含 inf 值和 NaN 值的所有行和列。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, np.inf, 8]})

# 查找包含 inf 和 NaN 值的行和列
df_null = df[df.isnull().any(axis=1)]

上述代码中，使用 df.isnull().any(axis=1) 方法查找包含 inf 值和 NaN 值的所有行，然后将其赋值给 df_null。执行后 df_null 的结果如下：

| | A | B | |---:|----:|----:| | 2 | 3 | inf |

这样我们就成功地找到了包含 inf 值和 NaN 值的 DataFrame 的行和列。

处理 inf 值

• 使用 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 方法可以将所有的 inf 值和 -inf 值替换为 NaN 值。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, np.inf, 8]})

# 将 inf 和 -inf 值替换为 NaN 值
df_nan = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)

上述代码中，使用 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 函数将所有的 inf 值和 -inf 值替换为 NaN 值，然后将其赋值给 df_nan。执行后 df_nan 的结果如下：

| | A | B | |---:|----:|----:| | 0 | 1 | 5 | | 1 | 2 | 6 | | 2 | 3 | NaN | | 3 | 4 | 8 |

这样我们就成功地将所有的 inf 值和 -inf 值替换为了 NaN 值。

除了使用 replace() 方法外，还可以使用其他方式处理 inf 值，例如使用 fillna() 方法将 inf 值替换为某个特定值、删除包含 inf 值的行。具体方法可以根据实际需求选择。