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这篇CFSDN的博客文章如何将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
（1）np.nan表示该值不是一个数，比如数据中收入、年龄的缺失值；np.inf表示无穷大 。
（2）np.nan == np.nan 的结果为False 。
（3）nan与任何数的操作结果均为nan,例如sum((np.nan,4)) 的结果为nan 。
（4）一个ndarray数组t1，可以用np.isnan(t1) 定位到nan值的位置，再用t1[np.isnan(t1)] = 指定值 将nan替换为指定值 。
（5）np.nan_to_num(t1)，可以将t1中的nan替换为0 。
（6）t1[ t1 == t1]可以剔除所有nan只保留非nan值 。
现在生成一个3*4的数组，设定第1行，第2、3列位置两个元素为np.nan 。
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import
numpy as np
t1
=
np.arange(
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).reshape(
3
,
4
).astype(
'float'
)
t1[
1
,
2
:]
=
np.nan
print
(t1)
|
[[ 0. 1. 2. 3.] 。
[ 4. 5. nan nan] 。
[ 8. 9. 10. 11.]] 。
如何将t1中的nan替换为0 。
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#方法1：
for
i
in
range
(t1.shape[
1
]):
col
=
t1[:,i]
col[np.isnan(col)]
=
0
#方法2：调用np.nan_to_num方法
t1
=
np.nan_to_num(t1)
#方法3：或用np.isnan(t1)做索引，然后替换，建议用该方法
t1[np.isnan(t1)]
=
0
|
方法3不但可以替换为0，替换为其它值也可，建议使用.
如何将t1中的nan替换为某些计算之后的值，例如将其替换为该列所有非 nan元素的均值 。
将原始数据中缺失的值替换为0有时未必是合适的。例如原始数据中某些人的年龄没有填，如果替换为0，将来在计算年龄平均值或做数据分析时就存在不合理的后果。此时，将年龄缺失的的人的年龄设为均值更为合理.
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#方法1：
for
i
in
range
(t1.shape[
1
]):
col
=
t1[:,i]
#当前列中如果存在nan,由于np.nan不等于np.nan,所以如果某列中存在nan,则col!=col将会有元素为True,np.count_nonzero方法将会累计值为True的元素数量，可以通过这种方法来判断该列是否存在nan
nan_num
=
np.count_nonzero(col !
=
col)
if
nan_num:
not_nan_col
=
col[col
=
=
col]
#用布尔矩阵col == col做索引来筛选矩阵，布尔矩阵中False位置的元素将被剔除。
col[np.isnan(col)]
=
not_nan_col.mean()
print
(t1)
|
运行结果:
[[ 0. 1. 2. 3.] 。
[ 4. 5. 6. 7.] 。
[ 8. 9. 10. 11.]] 。
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#方法2：np.nanmean方法可以计算非nan值的均值,此外还有np.nanmax, np.nanmin方法。所以上述程序可以改写如下：
mean
=
np.nanmean(t1,axis
=
0
)
print
(
'各列的均值为:%s'
%
mean)
for
i
in
range
(t1.shape[
1
]):
col
=
t1[:,i]
col[np.isnan(col)]
=
mean[i]
print
(t1)
|
运行结果同上 。
使用功能强大的pandas库 。
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#也可以用pandas来处理,更为简单便捷
import
pandas as pd
df
=
pd.DataFrame(t1)
t1
=
df.fillna(df.mean()).values
#values代替as_matrix()，可以将DataFrame转换为ndarray
print
(t1)
|
运行结果同上.
补充：python 快速替换Numpy 中的Nan（空值）和inf （无限值） 。
在做数据处理的时候由于要保证数据的个数不变，需要把数据中的空值和无穷值替换为指定的值（此处为255），考虑到数据量比较大（50000000条数据），效率也是一个考虑因素.
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# +--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+
print
(
'Predict New Data......'
)
start
=
datetime.datetime.now()
dataPre
=
input_Data
# 此处输入需要处理的原始数据
# 0: 00:23.012951 标记了这个方法的时间（以50000000条数据为例）
dataPre0
=
np.array(dataPre)
dataPre0[np.isnan(dataPre0)]
=
255
dataPre0[np.isinf(dataPre0)]
=
255
# 0:02:03.038840
dataPre1
=
(dataPre)
dataPre1
=
dataPre1.replace([np.inf,
-
np.inf], np.nan)
dataPre1
=
dataPre1.fillna(value
=
255
)
# 0:02:03.140287
dataPre2
=
(dataPre)
dataPre2
=
(dataPre2.replace([np.inf,
-
np.inf], np.nan)).fillna(value
=
255
)
# shi yong te ding shuju tian chong
# 0:00:30.346661
dataPre3
=
np.array(dataPre)
dataPre3[(dataPre3
=
=
float
(
'inf'
)) | (dataPre3
=
=
float
(
'-inf'
)) | (dataPre3
=
=
float
(
'nan'
))]
=
255
# 0:00:19.702519
dataPre4
=
np.array(dataPre)
dataPre4[np.isinf(dataPre4)]
=
np.nan
# 将数组里面的无穷值转为空值
dataPre4[np.isnan(dataPre4)]
=
255
# # 将nan值替换为255
# 0:01:10.404677
dataPre5
=
np.array(dataPre)
dataPre5
=
np.where(np.isnan(dataPre5),
255
, dataPre5)
dataPre5
=
np.where(np.isinf(dataPre5),
255
, dataPre5)
|
可以看出几种方法的效率差别还是比较大的，尤其是使用了replace或者np.where函数的方法，比较慢.
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/matlab2007/article/details/102635374 。
最后此篇关于如何将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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