numpy nan填充为0

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：

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如何填充nan

NumPy是一个强大的Python库，用于处理大型多维数组和矩阵，它提供了许多高效的操作和函数。对于填充NaN（Not a Number）值，NumPy提供了几种方法，这些值通常表示数据缺失或未定义。以下是使用NumPy填充NaN的一些常见方式：

1. `numpy.nan`：直接使用NumPy提供的`nan`常量进行填充。

   import numpy as np
   arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
   arr_filled = np.nan_to_num(arr)

这里，`np.nan_to_num()`会将所有NaN替换为0，但如果没有这个函数，可以直接用`arr.fill(np.nan)`或`arr[arr == np.nan] = value`。

2. `fillna()`方法：适用于Pandas DataFrame，NumPy本身没有这个方法，但你可以先将数组转换为DataFrame，然后用此方法填充NaN。

   df = pd.DataFrame(arr)
   df_filled = df.fillna(value)

3. 使用条件语句：根据特定条件替换NaN。

   arr_filled = arr.copy()
   arr_filled[arr_filled != arr_filled] = some_value  # 填充非数值类型的数据

4. 插值法：使用`numpy.interp()`函数或`scipy.interpolate`模块对NaN进行插值。

   from scipy.interpolate import interp1d
   f = interp1d(np.arange(len(arr)), arr, kind='linear', fill_value=np.nan)
   arr_filled = f(np.arange(len(arr)))

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：

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：

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 ]