如何将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值-巨人网络通讯

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如何将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值

基础知识：

（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

import numpy as np
t1 = np.arange(12).reshape(3,4).astype('float')
t1[1,2:] = np.nan
print(t1)

[[ 0. 1. 2. 3.]

[ 4. 5. nan nan]

[ 8. 9. 10. 11.]]

1. 问题1：

如何将t1中的nan替换为0

#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。

2. 问题2：

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。

（1）方法1

#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.]]

（2）方法2

#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

（3）方法3

使用功能强大的pandas库

#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。

下面主要给出了替换数据的核心代码

# +--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+
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脚本之家。

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