numpy 填充 0 - Python

在 Python 中，可以使用 numpy 库来处理数组中缺失的数据项。其中之一的问题是如何处理缺失的数据。

如果我们有一个数组，并且其中有一些缺失的值，我们可以使用 numpy 库来填充这些缺失的值。

numpy 的 fill 方法

numpy 提供了 fill 方法，可以用来将数组中缺失的数据项填充为指定的值。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, np.nan], [5, 6]])
a[np.isnan(a)] = 0
print(a)

输出结果为：

[[1. 2.]
 [3. 0.]
 [5. 6.]]

在这个例子中，我们创建了一个二维数组 a，其中有一个缺少值。我们使用 np.isnan(a) 来查找缺少值，并将其替换为 0。

补充缺失值

我们还可以使用 numpy 的 interpolate 方法来线性插值缺少的值。线性插值是一种用于在数据之间进行插值的方法。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
a_interpolated = np.interp(np.arange(len(a)), np.where(np.isnan(a)==False)[0], a[np.isnan(a)==False])
print(a_interpolated)

输出结果为：

[1. 2. 3. 4. 5.]

在这个例子中，我们创建了一个一维数组 a，其中包含了几个缺失值。我们使用 np.interp() 方法来进行线性插值，获取缺失值。

小结

numpy 是一个用来处理数组的强大的库。在使用 numpy 时，经常遇到缺失数据的问题。我们可以使用 np.isnan() 来识别缺失的数据项，并使用 np.fill() 或 np.interp() 来填充缺失的数据项。这些方法可以让我们更轻松地处理包含缺失数据的数组。