如何在numpy数组中用0替换所有缺失值？

要在NumPy数组中用0替换所有缺失值，你可以使用`np.nan_to_num()`函数。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan],
                [4, np.nan, 6],
                [7, 8, 9]])

# 使用np.nan_to_num()函数将缺失值替换为0
arr = np.nan_to_num(arr, nan=0)

print(arr)

这段代码首先创建了一个包含缺失值的二维数组`arr`。然后，使用`np.nan_to_num(arr, nan=0)`将数组中的缺失值替换为0。函数中的`nan=0`参数表示将缺失值替换为0。

运行以上代码，输出结果为：

[[1. 2. 0.]
 [4. 0. 6.]
 [7. 8. 9.]]

可以看到，所有的缺失值已经被成功替换为0。

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如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？

要从一个NumPy数组中删除包含缺失值的行，你可以使用`np.isnan()`函数来检查每个元素是否为缺失值，并将这些行索引出来进行删除。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan],
                [4, np.nan, 6],
                [7, 8, 9]])

# 使用np.isnan()函数检查缺失值
mask = np.isnan(arr).any(axis=1)

# 根据mask删除包含缺失值的行
arr = arr[~mask]

print(arr)

这段代码首先创建了一个包含缺失值的二维数组`arr`。然后，使用`np.isnan(arr).any(axis=1)`检查每一行是否包含缺失值，返回一个布尔类型的数组`mask`。最后，使用`arr[~mask]`根据`mask`删除包含缺失值的行。

运行以上代码，输出结果为：

[[7. 8. 9.]]

可以看到，包含缺失值的前两行已经被成功删除了。

创建一组带有缺失值的numpy数组，用均值将缺失值进行填补

好的，以下是创建一组带有缺失值的numpy数组，并用均值填补缺失值的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个形状为(3, 4)的numpy数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan, 4], [5, np.nan, 7, 8], [9, 10, 11, np.nan]])

# 求每列的均值
col_mean = np.nanmean(arr, axis=0)

# 使用均值填补缺失值
arr[np.isnan(arr)] = np.take(col_mean, np.isnan(arr).nonzero()[1])

print(arr)

运行以上代码后，输出结果如下：

[[ 1.   2.   9.5  4. ]
 [ 5.   6.   7.   8. ]
 [ 9.  10.  11.   6. ]]

可以看到，缺失值已经被填补为对应列的均值。