Numpy MaskedArray.filled() 方法 – Python

本文将介绍Numpy MaskedArray.filled()方法，该方法用于填充掩码数组中的缺失值。对于需要在数据集中处理缺失值的数据科学家而言，这是一个有用的方法。

方法概述

MaskedArray.filled()方法返回一个新数组，其中掩码数组中的缺失值被填充为特定的值。方法将使用指定的填充值来替代数组中的任何掩码值。如果未指定填充参数，则默认为零。

此方法需要一个参数，即要用于填充缺失值的值。如果未指定该参数，则默认为零。

语法

以下是MaskedArray.filled()方法的语法：

MaskedArray.filled(fill_value=0)

参数

fill_value - （可选）用于填充缺失值的值。

返回值

返回新数组，其中缺失值已被填充为指定值。

示例

以下示例说明了如何使用MaskedArray.filled()方法：

import numpy as np

# 创建一个掩码数组
data = np.ma.masked_values([1, 2, 3, 4, 5, -999], -999)

# 使用默认值填充缺失值
filled_data = data.filled()

# 使用指定值填充缺失值
specific_filled_data = data.filled(fill_value=0)

print("原始数据：", data)
print("默认填充值后的数据：", filled_data)
print("指定填充值后的数据：", specific_filled_data)

原始数据： [1 2 3 4 5 --]
默认填充值后的数据： [1 2 3 4 5 0]
指定填充值后的数据： [1 2 3 4 5 0]

在上面的示例中，使用np.ma.masked_values()函数创建了一个掩码数组。该数组包含一个缺失值-999。

调用MaskedArray.filled()不带参数会使用默认值0来填充缺失值，而调用MaskedArray.filled()并指定了要填充的值为0。

你可以看到，填充后，原始数据中的缺失值被成功地填补了。

结论

在此文章中，我们学习了Numpy MaskedArray.filled()方法的基本概念，并演示了如何通过使用该方法来填充掩码数组中的缺失值。我希望这篇文章能帮助你更好地了解如何处理和处理缺失数据在numpy中。