Question

我想用python中的文本中的每一列用平均值替换缺失的数据点。

所以，我的想法是：

从文本文件中读取每一列
计算每列的平均值
将nan替换为每列中的计算平均值
将它们写回新的文本文件

我认为我可以直到第2步，但我在第3步和第4步遇到了麻烦。我的代码如下;

for columns in ( raw.strip().split() for raw in f ):
    a.append(columns[c])
    x = np.array(a, float)
    y = np.ma.masked_array(x,np.isnan(x))
    y1 = np.mean(y)
    a1 = ' '.join(a)
    a1.replace("nan", "y1")
    f1 = open("practice.txt", "w")
    f1.write(a1)

正如您所看到的，此处的问题与使用'replace'命令将nan替换为mean有关，因为它只处理字符串。我将非常感谢任何帮助或建议。我的部分数据如下所示

1.60566 nan 2.00755 2.32407
1.502   nan 1.36522 1.555
0.63333 nan 1.56102 2.08929
nan nan 0.87451 1.06667
2.5 nan 1.88889 1.0661
3.88197 nan 3.0875  2.75909
4.02692 nan 3.36154 3.92895
5.9907  nan 5.29535 5.82245
6.16111 2.67317 6.04074 6.25588
6.88269 2.62241 5.43958 6.07
5.92    2.48627 5.91818 6.75862
6.93429 6.17333 7.34    7.76538
8.25143 7.925   7.8087  8.725
8.1025  8.19429 8.11563 8.80937
8.12105 8.145   7.83889 8.37576
7.47292 8.65    8.35536 8.61081
8.10392 8.66032 8.74082 9.65484
10.03036    10.74727    10.634  10.50961

我想在每列中替换那些具有平均值的nans。

Answer 1

你的问题是y1不是字符串？你可以：a1.replace("nan", str(y1))

Answer 2

请记住replace

a1 = a1.replace("nan", str(y1))

Answer 3

您可以使用蒙面数组filled method：

import numpy as np

filename = '/tmp/data'
with open(filename, 'w') as f:
    f.write('''
1 2 nan
2 nan 3
nan 3 4
nan nan nan
''')

arr = np.genfromtxt(filename)
print(arr)
# [[  1.   2.  nan]
#  [  2.  nan   3.]
#  [ nan   3.   4.]
#  [ nan  nan  nan]]

mask = np.isnan(arr)
masked_arr = np.ma.masked_array(arr, mask)
means = np.mean(masked_arr, axis=0)

print(means)
# [1.5 2.5 3.5]

通过上述设置，

print(masked_arr.filled(means))

产量

[[ 1.   2.   3.5]
 [ 2.   2.5  3. ]
 [ 1.5  3.   4. ]
 [ 1.5  2.5  3.5]]

然后，要将数组写入文件，可以使用np.savetxt：

np.savetxt(filename, masked_arr.filled(means), fmt='%0.2f')

用平均值代替纳米

3 个答案: