如何处理DataFrame的inf��

在用DataFrame计算变化率时，例��(今天-昨天) / 昨天恰好��(2-0) / 0时，这些结果数据会变为inf��

为了方便后续处理，可以利用numpy，将这些inf值进行替捀��

1. 将某1列（series格式）中�� inf 替换为数值��

import numpy as np
 
df['Col'][np.isinf(df['Col'])] = -1

2. 将某1列（series格式）中�� inf 替换为NA值��

import numpy as np
 
df['Col'][np.isinf(df['Col'])] = np.nan

3. 将整个DataFrame中的 inf 替换为数值（空值同理）��#感谢评论区的补充

import numpy as np
 
df.replace(np.inf, -1) #替换正inf��-1
 
#替换正负inf为NA，加inplace参数 
df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

DataFrame有关inf的处理技��

numpy中inf的相关文��

什么是inf��

IEEE 754浮点表示（正）无穷大��

为什么会产生��

>>> np.NINF
-inf
>>> np.inf
inf
>>> np.log(0)
-inf
>>> np.array([1,2])/0 #碰到的最多的情况
array([ inf,  inf])

产生inf有什么好处？

目前没看到有什么好处，只是单纯用inf表示无穷大，方便理解和表示��

产生inf有什么坏处？

对用户而言，对inf需要特殊处理，加大了工作量��

为什么需要特殊处理？因为许多机器学习算法库并不支持对inf的处理��

怎么处理��

常见的处理方法：

• 不处��
• 替换

怎么获取到inf的所在位置并进行填补��

• isinf：显示哪些元素为正或负无穷大
• isposinf：显示哪些元素为正无穷大
• isneginf：显示哪些元素为负无穷大
• isnan：显示哪些元素不是数��
• isfinite：显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个）

'''
>>> np.isinf(np.inf) #其他函数同理使用，isinf使用最多��
True
>>> np.isinf(np.array([1,np.inf]))
array([False,  True], dtype=bool)
>>>np.isinf(pd.DataFrame(np.array([1,np.inf])))
       0
0  False
1   True
>>>s1 = pd.Series([1,2,3,np.inf])
>>>s1
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
dtype: float64
#对inf填补 999
>>>s1[np.isinf(s1)] = 999
>>>s1
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3  999.0
dtype: float64
#对inf填补np.nan (较为常用)
>>>s1[np.isinf(s1)] = np.nan
>>>s1
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
dtype: float64

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