numpy的nan占内存吗
numpy的nan占内存吗 -
占内存是肯定的，毕竟现在无论是什么文件以及配置，都是站着一定的内存的，可以说只是内存大小的区别罢了，没有不站着内存的文件的，如果说文件比较多，可以买一个比较内存容量大的，用的会比较好的，当然了这样也不会变卡的，当然了，这是我的个人观点，谢谢采纳，非喜勿喷。
首先，导入numpy库：import numpy as np 然后，使用numpy的`full`函数，设置数组的形状和值为`nan`：empty_array = np.full(shape=(任意维度), fill_value=np.nan) 这里的`shape`参数可以根据需要设定数组的维度，例如`(3, 4)`将创建一个3行4列的全`nan`数组。这样，就得到了一个全是`nan`还有呢？
占内存是肯定的，毕竟现在无论是什么文件以及配置，都是站着一定的内存的，可以说只是内存大小的区别罢了，没有不站着内存的文件的，如果说文件比较多，可以买一个比较内存容量大的，用的会比较好的，当然了这样也不会变卡的，当然了，这是我的个人观点，谢谢采纳，非喜勿喷。
首先，导入numpy库：import numpy as np 然后，使用numpy的`full`函数，设置数组的形状和值为`nan`：empty_array = np.full(shape=(任意维度), fill_value=np.nan) 这里的`shape`参数可以根据需要设定数组的维度，例如`(3, 4)`将创建一个3行4列的全`nan`数组。这样，就得到了一个全是`nan`还有呢？
如果一个未知的.csv文件有10GB, 那么读取整个.csv文件将会非常不明智， 不仅要占用大量内存， 还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv文件中导入几行， 之后根据需要继续导入。NumPy、Pandas中的高效函数map() map() 函数根据相应的输入来映射Series的值。用于将一个Series中的每个值替换为另一个值， 该说完了。
import numpy as npdata = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])# 获得一个bool数组np.isnan(data)# array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool)# 这样可以获得nan的数量np.isnan(data).sum()# 2
NumpyPandas高效函数学生必看 -
容易处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(用NaN表示)；大小可调整性：可以从Data Frame或者更高维度的对象中插入或者是删除列；显式数据可自动对齐：对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、Data Frame等自动对齐数据；NumPy、Pandas中的高效函数灵活的分组到此结束了？。