Qu'est-ce que n.d. dire lors de l'utilisation de panda series panda 3?

Question

Je cherche la valeur max pour une classe panda.core.series.Series et il retourne n.d. lorsque j'utilise le code suivant

rowMax = df.max(axis = 1) 

Question: Qu'est-ce n.d. signifie et comment puis-je obtenir une valeur réelle? (Ma série est 20031 en longueur)

Answer 1

J'essaie de simuler votre problème:

df = pd.DataFrame({'A':['1','3','4'], 
        'B':['5','6','3'], 
        'E':['3','4', 3]}) 

print (df) 
    A B E 
0 1 5 3 
1 3 6 4 
2 4 3 3 

a = df.max(axis=1) 
print (a) 
0 NaN 
1 NaN 
2 NaN 
dtype: float64 

Cela signifie que vos données sont mélangées - numérique avec des chaînes.

solution est de convertir toutes les données numériques:

a = df.astype(int).max(axis=1) 
print (a) 
0 5 
1 6 
2 4 
dtype: int32 

Parfois, il est pas possible, parce que les données non numériques:

df = pd.DataFrame({'A':['rr','3','4'], 
        'B':['5','6','3'], 
        'E':['3','4', 3]}) 

print (df) 
    A B E 
0 rr 5 3 
1 3 6 4 
2 4 3 3 

a = df.astype(int).max(axis=1) 

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'rr'

Ensuite est l'utilisation possible to_numeric:

a = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')) 
print (a) 
    A B E 
0 NaN 5 3 
1 3.0 6 4 
2 4.0 3 3 

a = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).max(axis=1) 
print (a) 
0 5.0 
1 6.0 
2 4.0 
dtype: float64 

Answer 2

S'il s'agit bien d'une série et non d'une base de données, la méthode max devrait fonctionner sans aucun argument.

s = pd.Series({'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}) 
s.max() 

> 2 

Êtes-vous sûr de ne pas avoir affaire à une base de données?