在python中，用pandas处理数据非常方便。特别是当数据里有异常值的时候，pandas异常值处理的方式就是将NaN的数据转化为None，那么pandas怎么将NaN转化为None呢？接下来的这篇文章带你了解。

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在数据处理的时候很多情况并不能获取到理想的没有问题的数据，也就是说数据缺失是普遍存在的。在出具处理的时候我们通常要先对数据缺失进行处理才能继续下一步的操作，以pandas为例，pandas数据数据缺失会将缺失部分填充为NaN，那么pandas NaN缺失值处理要如何进行呢？接下来的这篇文章带你了解。

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在numpy中NaN值一般出现在数据清洗前，出现这个值说明这个数据是缺失的。在有些时候我们会选择直接删除这些数据，但有些时候这些数据是不能删除的，这个时候我们就需要使用一些方法将np.nan值替换为指定的值。那么在二维数组中np.nan值替换为指定的值要如何操作呢？接下来的这篇文章告诉你。

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在数据处理的时候，我们比较常用到的库要么是numpy，要么是pandas。在数据中出现空值的情况下我们要对其进行一些处理，这两种库的处理方式有类似之处，那么numpy处理数据中的空值和pandas处理数据中的空值有什么区别呢？接下来我们就来分析一下。

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nan：notanumber(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.jianshu.com%2Fp%2F9f771f

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!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9ded3f58d3406387c60fa446e1529c31020.jpg)最近依然对Nanopore16S的数据分析比较感

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最近有朋友和我交流纳米孔16S测序数据的分析，发现真的没有从头完成过一次这方面的数据分析，然后发现这方面的资料也比较少，于是学习一下，和大家分享。坦白说，牛津纳米孔测序技术在16S多样性研究方面还是有

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摘要：NanoDet是一个速度超快和轻量级的移动端Anchorfree目标检测模型。前言YOLO、SSD、FastRCNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动

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Nano(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Flinks.jianshu.com%2Fgo%3Fto%3Dhttp%253

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问题描述newDate("2019122910:30:00")在IOS下显示为NaN原因分析带的日期IOS下存在兼容问题解决方法字符串替换letdateStr"2019122910:30:00";da

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融通票据又称金融票据或空票据，是指一种既没有原因债务也没有对价的授受,专门为取得金钱的融通而发出的票据(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%

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现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者

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现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者

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