NaNを持つPandas Seriesデータ型を扱うにはどうすればよいですか？

Question

pandas.core.series.NanのNaN型の型に対してmax（）とmin（）を使用するとどうなりますか？これはバグですか？あなたが代わりにバニラPythonのもののパンダまたはnumpyの機能を使用する必要があります

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%matplotlib inline 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

mydata = pd.DataFrame(np.random.standard_normal((100,1)), columns=['No NaN']) 
mydata['Has NaN'] = mydata['No NaN']/mydata['No NaN'].shift(1) 

# Both return NaN! 
print(min(mydata['Has NaN']), max(mydata['Has NaN'])) 
# Still why False? Isn't float('nan') a singleton like None? 
print(min(mydata['Has NaN']) == max(mydata['Has NaN'])) 
# But this time works well! 
print(min([1, 2, 3, float('nan')])) 

print('\n') 

# When Series data type that has NaN bumps into min() and max(), what should 
# I do? E.g., 
try: 
    n, bins, patches = plt.hist(mydata['Has NaN'], 10) 
except ValueError as e: 
    print(e, '\nSeems "range" argument in hist() has problem!') 

Answer 1

まず、あなたは、ビルトインのPythonを使用しないでくださいpandasまたはnumpyを扱う場合、特にnanを使用している場合は、maxまたはminとなります。

「NaNが」（docsで述べたように）ので、それはmax又はminのいずれかで置換されることはない、mydata['Has NaN']の最初の項目であるので：

非数は、フロート（ 'のNaN値'）とDecimal（' NaN '）は特別です。 これらはそれ自身と同じですが（xはxが真です）、 とは等しくありません（x == xはfalse）。さらに、任意の数値を 数値でない値と比較すると、Falseが返されます。たとえば、float（ 'NaN'）とfloat（ 'NaN'）< 3の両方がFalseを返します。

代わりに、pandasmaxとminメソッドを使用します。ヒストグラムに関して

In [4]: mydata['Has NaN'].min() 
Out[4]: -176.9844930355774 

In [5]: mydata['Has NaN'].max() 
Out[5]: 12.684033138603787 

を、hereとhereを参照してください、これはplt.histの既知の問題であるようです。

今のところ、しかしに対処することはかなり簡単です：

n, bins, patches = plt.hist(mydata['Has NaN'][~mydata['Has NaN'].isnull()], 10) 

Answer 2

、以下を参照してください：

In [7]: mydata['Has NaN'].min(), mydata['Has NaN'].max() 
Out[7]: (-46.00309057827485, 62.430829637766671) 

In [8]: min(mydata['Has NaN']), max(mydata['Has NaN']) 
Out[8]: (nan, nan) 

In [125]: mydata.plot.hist(alpha=0.5) 
Out[125]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a784588>