Question

我希望得到set([nan,0,1])，但我得到set([nan, 0.0, nan, 1.0])：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> l= [np.nan,0,1,np.nan]
>>> set(pd.Series(l))
set([nan, 0.0, nan, 1.0])
>>> set(pd.Series(l).tolist())
set([nan, 0.0, nan, 1.0])
>>> set(l)
set([nan, 0, 1])

Answer 1

并非所有的nans都相同：

In [182]: np.nan is np.nan
Out[182]: True

In [183]: float('nan') is float('nan')
Out[183]: False

In [184]: np.float64('nan') is np.float64('nan')
Out[184]: False

因此，

In [178]: set([np.nan, np.nan])
Out[178]: {nan}

In [179]: set([float('nan'), float('nan')])
Out[179]: {nan, nan}

In [180]: set([np.float64('nan'), np.float64('nan')])
Out[180]: {nan, nan}

l包含np.nan个，它们是相同的，所以

In [158]: set(l)
Out[158]: {nan, 0, 1}

但pd.Series(l).tolist()包含不同的np.float64('nan')：

In [160]: [type(item) for item in pd.Series(l).tolist()]
Out[160]: [numpy.float64, numpy.float64, numpy.float64, numpy.float64]

所以set不会将它们视为平等：

In [157]: set(pd.Series(l).tolist())
Out[157]: {nan, 0.0, nan, 1.0}

如果您有Pandas系列，请使用unique方法代替set来查找唯一值：

>>> s = pd.Series(l)
>>> s.unique()
array([ nan,   0.,   1.])

将具有多个纳米值的熊猫系列减少到一组给出多个纳米值

1 个答案: