python将所有小于0的值转成缺失值

可以使用numpy库中的where函数实现：

import numpy as np

a = np.array([-1, 2, -3, 4, -5])

b = np.where(a < 0, np.nan, a)

print(b)

输出结果为：

[ nan 2. nan 4. nan]

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python中info怎么看缺失值

很抱歉，根据提供的引用内容，无法确定您所说的“info”是指哪个具体的函数或模块。但是，一般来说，我们可以使用pandas库中的DataFrame.info()函数来查看数据中是否有缺失值。具体操作如下：

1.首先，需要安装pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2.导入pandas库并读取数据。假设我们有一个名为data的数据集，可以使用以下代码读取：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3.使用DataFrame.info()函数查看数据信息。该函数会输出数据集的基本信息，包括每列的名称、非空值数量、数据类型等。如果数据集中有缺失值，会在相应的列中显示缺失值的数量。

data.info()

4.根据输出结果，可以判断数据集中是否有缺失值。如果某一列的非空值数量小于数据集的总行数，则说明该列存在缺失值。

python对有缺失值的数组进行一维插值

对于一维的有缺失值的数组，可以使用`numpy.interp()`函数进行一维线性插值。其函数原型为：

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

其中，`x`为需要插值的点，`xp`为已知的x坐标点，`fp`为已知的y坐标点，`left`和`right`为可选参数，分别表示在`x`小于`xp`最小值或大于`xp`最大值时的插值方法，`period`为可选参数，用于指定周期性插值的周期。该函数会返回一个一维数组，表示在`x`处的插值结果。

具体实现可以参考下面的示例代码：

import numpy as np

# 生成一个有缺失值的数组
x = np.linspace(0, 10, num=11)
y = np.sin(x)
y[3] = np.nan
y[7] = np.nan

# 对有缺失值的y数组进行插值
x_interp = np.linspace(0, 10, num=101)
y_interp = np.interp(x_interp, x, y)

# 打印插值结果
print(y_interp)

在上面的代码中，我们生成了一个有缺失值的y数组，并使用`numpy.interp()`函数对其进行了插值，最终将插值结果打印出来。