python - 根据条件将 numpy 数组值设置为 NaN

Question

我正在使用一个数据集，其中不存在的值显示为负数。我想将这些值转换为 np.nan 值，但我不知道如何转换。其条件是 (array < 0) .

数组会发生什么情况的一个例子是:

import numpy as np

array = np.array([[-1,  1, -1,  1],
                  [ 1, -1, -1,  1],
                  [ 1, -1, -1, -1]])

然后转换为:

np.array([[np.nan,      1, np.nan,      1],
          [     1, np.nan, np.nan,      1],
          [     1, np.nan, np.nan, np.nan]])

干杯

Answer 1

np.nan 是一个 float ，因此您需要在执行 boolean masking 之前将 array 转换为 float .

isinstance(np.nan, float)  # True

array = array.astype(float)
array[array < 0] = np.nan
array

输出

array([[nan,  1., nan,  1.],
       [ 1., nan, nan,  1.],
       [ 1., nan, nan, nan]])