如何使用另一个列表中的元素替换numpy数组中的NaN

时间:2018-02-28 21:13:29

标签: python python-3.x numpy

我面临基本替代问题。我有两个数组,其中一个包含数字和NaN,另一个数字应该取代NaN,显然按照我的意愿排序。举个例子: x1 = [NaN, 2, 3, 4, 5, NaN, 7, 8, NaN, 10]fill = [1, 6, 9]我希望通过索引方式替换一个数组,如: x1_final = [1, 2, 3, 4, 5, NaN, 7, 8, NaN, 10]

我写过这段愚蠢的代码,用所有NaN代替fill数组的第一个元素:

for j in range(0,len(x1)):
    if np.isnan(x1[j]).any():
        for i in range(0,len(fill)):
            x1[j] = fill[i]

如何实现我的成绩?

3 个答案:

答案 0 :(得分:3)

这对你有用吗?

train = np.array([2, 4, 4, 8, 32, np.NaN, 12, np.NaN])
fill = [1,3]
train[np.isnan(train)] = fill
print(train)

输出:

[  2.   4.   4.   8.  32.   1.  12.   3.]

答案 1 :(得分:1)

即使fill的尺寸与nan的数量

不匹配,以下情况也应有效
>>> x1 = np.random.randint(0, 4, (10,))
>>> x1 = x1/x1 + x1
>>> 
>>> x1
array([ 4., nan, nan,  4., nan,  3., nan,  2.,  3.,  4.])
>>> 
>>> fill = np.arange(3)
>>> 
>>> loc, = np.where(np.isnan(x1))
>>> 
>>> x1[loc[:len(fill)]] = fill[:len(loc)]
>>> 
>>> x1
array([ 4.,  0.,  1.,  4.,  2.,  3., nan,  2.,  3.,  4.])

答案 2 :(得分:1)

@chrisz的答案是正确的,因为你有numpy的力量,所以使用它: - )

但如果你仍然想按照你开始的方式去做,你可以修改这样的代码:

import numpy as np

x1 = [np.NaN, 2, 3, 4, 5, np.NaN, 7, 8, np.NaN, 10] 
fill = [1, 6, 9]
i = 0

for j in range(0, len(x1)):
    if np.isnan(x1[j]).any():
        x1[j] = fill[i]
        i += 1

print x1

你几乎就在那里,你只需要正确计算填充的索引(可能会为一个越界索引添加一些检查)。

但是,正如我所说的那样,绝对是笨拙的,它更快更干净。