Question

我有一个数组的形式（这里简化）：[1,NaN,NaN,7,NaN,27]。我想用在已知值之间均等间隔的值替换NaN's，因此上述数组将变为[1,3,5,7,17,27]。有没有一种快速的方法（不使用某些for循环）？谢谢！

Answer 1

Pandas dataframe.interpolate（）函数基本上用于填充数据帧或系列中的NA值

import pandas as pd
import numpy as np

arr = [ 1, np.NaN, np.NaN, 7, np.NaN, 27]
//converting array in series 
print(pd.Series(arr).interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'forward'))

参数
method ='linear'：忽略索引，并将值等距地对待。
limit_direction ：{'forward'，'backward'，'both'}，默认'forward' 如果指定了限制，则将沿该方向填充连续的NaN。
限制：整数，可选要填充的连续NaN的最大数量。必须大于0。

print(pd.Series(arr).interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'forward', limit = 1))
#5 won't  get printed
print(pd.Series(arr).interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'backward', limit = 1))
#3 won't get printed

您可以根据需要尝试不同的变体。

Answer 2

如果可能，请使用pandas创建Series，然后使用Series.interpolate：

import pandas as pd
import numpy as np

arr = [1,np.NaN,np.NaN,7,np.NaN,27]

print (pd.Series(arr).interpolate().values)
[ 1.  3.  5.  7. 17. 27.]

以特定方式替换数组中的NaN

2 个答案: