我正在使用pandas读取csv文件的两列,readcsv()然后将值分配给字典.列包含数字和字母的字符串.偶尔会出现一个单元格为空的情况.在我看来,读取到该字典条目的值应该是None,而是nan分配.当然,None它更具描述性,因为它具有空值,而nan只是说读取的值不是数字.
我的理解是否正确,None和之间的区别是nan什么？为什么nan分配而不是None？
此外,我的字典检查任何空单元格一直在使用numpy.isnan():
for k, v in my_dict.iteritems():
if np.isnan(v):
但是这给了我一个错误,说我不能使用这个检查v.我想这是因为要使用整数或浮点变量,而不是字符串.如果是这样,我该如何检查v"空单元格"/ nan案例？
在优化代码的慢速部分时,我惊讶于A.sum()几乎是以下两倍的事实A.max():
In [1]: A = arange(10*20*30*40).reshape(10, 20, 30, 40)
In [2]: %timeit A.max()
1000 loops, best of 3: 216 us per loop
In [3]: %timeit A.sum()
10000 loops, best of 3: 119 us per loop
In [4]: %timeit A.any()
1000 loops, best of 3: 217 us per loop
我原本预计A.any()会更快(它应该只检查一个元素!),然后A.max(),这A.sum()将是最慢的(sum()需要添加数字并每次更新一个值,max需要每次比较数字并有时更新,我认为添加应该比比较慢.事实上,情况正好相反.为什么？