<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica in genere quando si tenta di trovare righe in un DataFrame panda che contengono una stringa particolare, ma la colonna che si sta cercando ha valori NaN.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare ad accedere a tutte le righe del DataFrame in cui la colonna position<\/strong> contiene la stringa \u201cGuard\u201d:<\/span><\/p>\n Riceviamo un errore perch\u00e9 \u00e8 presente un valore NaN nella colonna posizione<\/strong> .<\/span><\/p>\n Per evitare questo errore, usa semplicemente l’argomento na=False<\/strong> nella funzione str.contains()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Questa volta possiamo accedere a tutte le righe contenenti “Guard” nella colonna posizione<\/strong> senza errori.<\/span><\/p>\n Un altro modo per evitare questo errore \u00e8 utilizzare .fillna(False)<\/strong> come segue:<\/span><\/span><\/p>\n Ancora una volta possiamo accedere a tutte le righe contenenti “Guard” nella colonna posizione<\/strong> senza errori.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come correggere l’errore chiave nei Panda<\/a> Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8: ValueError : Cannot mask with non-boolean array containing NA \/ NaN values Questo errore si verifica in genere quando si tenta di trovare righe in un DataFrame panda che contengono una stringa particolare, ma la colonna che si sta cercando ha valori NaN. L’esempio seguente […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : Cannot mask with non-boolean array containing NA \/ NaN values\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Come riprodurre l’errore<\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['Guard', 'Guard', np. nan<\/span> , 'Guard', 'Forward'],\n ' points<\/span> ': [22, 28, 14, 13, 19]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 A Guard 22\n1 A Guard 28\n2 A NaN 14\n3 B Guard 13\n4 B Forward 19<\/strong><\/span><\/pre>\n #access all rows where position column contains 'Guard'\n<\/span>df[df[' position<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' Guard<\/span> ')]\n\nValueError<\/span> : Cannot mask with non-boolean array containing NA \/ NaN values\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/h2>\n
#access all rows where position column contains 'Guard', ignore NaN\n<\/span>df[df[' position<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' Guard<\/span> ', na= False<\/span> )]\n\n team position points\n0 A Guard 22\n1 A Guard 28\n3 B Guard 13\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #access all rows where position column contains 'Guard', ignore NaN\n<\/span>df[df[' position<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' Guard<\/span> '). fillna<\/span> ( False<\/span> )]\n\n team position points\n0 A Guard 22\n1 A Guard 28\n3 B Guard 13<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come risolvere il problema: ValueError: impossibile convertire float NaN in int<\/a>
Come risolvere il problema: ValueError: non \u00e8 stato possibile trasmettere gli operandi con le forme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"