重新编码缺少数据Numpy

Question

我正在使用matplotlib cvs2rec函数阅读人口普查数据 - 工作正常给我一个很好的ndarray。

但是有几个列的所有值都是'“none”“与dtype | 04。当我导入Atpy时，这是一个问题”TypeError：NoneType的对象没有len（）“。像'9999'这样的东西或者其他遗漏对我有用。在这种情况下，掩码不会起作用，因为我将真实数组传递给ATPY并且它不会转换为MASK。在numpy中的Put函数将无法使用任何值，这是最好的方法更改值（我认为）。我认为某种布尔数组是要走的路，但我无法让它工作。

那么将无值和/或未初始化的numpy数组更改为类似'9999'或其他重新编码的好/快方式是什么？没有掩饰。

谢谢，

马修

Answer 1

以下是此问题的解决方案，但如果您的数据是记录数组，则只应将此操作应用于列，而不是整个数组：

import numpy as np
# initialise some data with None in it
a = np.array([1, 2, 3, None])
a = np.where(a == np.array(None), 9999, a)

请注意，您需要将None转换为numpy数组才能使其正常工作

Answer 2

进行计算时可以使用mask数组。当将数组传递给ATPY时，可以调用mask数组的fill（9999）方法将掩码数组转换为普通数组，并将无效值替换为9999。