numpy 中 查找缺失值 并填充的语句

在 numpy 中，可以使用 numpy.isnan 函数查找缺失值。该函数返回一个布尔数组，其中的元素为 True 表示对应位置存在缺失值，为 False 表示对应位置没有缺失值。接下来可以使用 numpy.nan_to_num 函数将缺失值替换为指定的数值。
以下是一个示例代码，用于将数组 a 中的缺失值替换为 0：
import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

# 查找缺失值
mask = np.isnan(a)

# 将缺失值替换为指定的数值
a[mask] = np.nan_to_num(a[mask], nan=0)

print(a)
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输出结果为：
[1. 2. 0. 4. 0. 6.]
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在这个示例中，numpy.isnan 函数找到了数组中的缺失值，返回了一个布尔数组 mask。然后，我们使用 numpy.nan_to_num 将缺失值替换为了 0。最后，我们打印出了处理后的数组 a。

相关问题

如何去除numpy数组里的缺失值

在Python中，你可以使用NumPy库中的numpy.isnan()函数来检查数组中的缺失值（NaN，Not a Number），然后结合条件语句或numpy.where()函数来填充或删除这些值。以下是一些常见的处理方式：

直接删除含有缺失值的行或列:
如果你想删除包含任何缺失值的行，可以使用numpy.delete()或pandas.DataFrame.dropna()方法。如果整个数组（全为NaN）则可以使用numpy.isnan().all()判断并删除。

import numpy as np

# 假设你有一个名为arr的数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan], [np.nan, 4, 5], [6, np.nan, np.nan]])

# 删除所有含有至少一个NaN的行
arr_no_nans = arr[~np.isnan(arr).any(axis=1)]

# 或者使用pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
df_cleaned = df.dropna(how='any')
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用特定值替换缺失值:
使用numpy.nan_to_num()或numpy.where()函数可以将NaN替换为你选择的一个值（例如0）。

new_arr = np.nan_to_num(arr, nan=0)
# 或者
filled_arr = np.where(np.isnan(arr), 0, arr)
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使用插值法填充:
scipy.interpolate模块提供了各种插值方法，如线性插值、样条插值等。如果你的数据有某种趋势，这种方法可能更合适。

from scipy import interpolate

def linear_interpolation(arr):
x = np.arange(len(arr))
y = arr
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', fill_value="extrapolate")
return f(x)

interpolated_arr = linear_interpolation(arr)
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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：

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)
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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。

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)
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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
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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)))
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