numpy nan填充为0
时间: 2024-03-10 13:47:51 浏览: 34
您可以使用`numpy.nan_to_num()`函数将NaN值填充为0。该函数将NaN值替换为0,将无穷大的值替换为极大浮点数(默认为`np.inf`)或者极小浮点数(默认为`-np.inf`)。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf, -np.inf])
arr = np.nan_to_num(arr)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[ 1. 2. 0. 4. inf -inf]
```
在这个例子中,`np.nan`被替换为了0,`np.inf`和`-np.inf`分别被替换为了无穷大和无穷小。
相关问题
numpy 空值填充0
在numpy中,可以使用fillna()函数来填充空值。如果你想将空值填充为0,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
data = np.array(\[1, 2, np.nan, 4, np.nan\])
data_filled = np.nan_to_num(data, nan=0)
```
在这个例子中,我们使用了np.nan_to_num()函数将数组中的空值替换为0。这样,data_filled数组中的空值就被填充为0了。\[1\]
另外,如果你使用的是pandas库,可以使用fillna()函数来填充空值。如果你想将空值填充为0,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
data = pd.Series(\[1, 2, np.nan, 4, np.nan\])
data_filled = data.fillna(0)
```
在这个例子中,我们使用了fillna()函数将Series中的空值替换为0。这样,data_filled中的空值就被填充为0了。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python数据处理之0值的替换缺失值的填充](https://blog.csdn.net/qq_43964318/article/details/113245947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pandas+Numpy 数据中空值的处理操作:判断、查找、填充及删除](https://blog.csdn.net/weixin_40159138/article/details/89421014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
填充nan值为0
好的,您可以使用以下代码来填充 NaN 值为 0:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含 NaN 值的数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
# 将 NaN 值填充为 0
a = np.nan_to_num(a, nan=0)
print(a)
```
输出:
```
[1. 2. 0. 4.]
```
这样就将数组中的 NaN 值填充为 0 了。