import pandas as pd, numpy as np
df = pd.read_excel（'3-7.xlsx'）
arr = np.array（df['出生日期']）
arr[np.isnan（arr）]= 999
arr.astype（'int'）
df['出生日期']=arr
df
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郭小坤
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wf543166376
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行而不輟
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel（'test.xlsx'）
for c in df.columns.tolist（）:
arr=np.array（df[c]）
np.isnan（arr）
老師您好，為啥我這段代碼會報錯“TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''” |
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xudodo910
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最后一步為什么9999變成了int范圍的最小的數(shù)？就算是將9999改成張三的29932也是這樣。 lei2373710
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@ T-8fdmt1s3z 存在缺失值的時候，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型會有問題，應當在補全缺失值之后再轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型  T-8fdmt1s3z
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@ xudodo910 import pandas as pd,numpy as np
df=pd.read_excel（'3-7.xlsx'）
arr=np.array（df['出生日期']）
arr[np.isnan（arr）]=9999
df['出生日期']=arr.astype（'int'）
df T-8fdmt1s3z
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@ xudodo910 arr=np.array（df['出生日期']） → array（[29932., nan, 32055., 33080., nan, 30931.]）
arr=np.array（df['出生日期'],dtype='int'） → array（[29932, -2147483648, 32055,33080,-2147483648,30931]）
nan 由dtype='int' 對應的值為： -2147483648 |
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