numpy缺失值填充的函数

在数据分析的过程中，经常会遇到数据缺失的问题。如果数据缺失较少可以直接丢弃，但如果缺失的比例较高就需要对数据进行填充。而numpy提供了一些函数可以用于对缺失值进行填充。

numpy中的缺失值

在numpy中，缺失值通常表示为nan（not a number），它是一种特殊的浮点数。如果一个数组中有任何一个元素是nan，那么所有对该数组进行的数学计算结果都将是nan。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.mean(a))

输出结果为：

nan

numpy的缺失值填充函数

numpy中提供了三种主要的缺失值填充函数，分别是：

• numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)：将数组x中的nan替换成数值0.0，将正无穷替换成极大的浮点数，将负无穷替换成极小的浮点数。
• numpy.nan_to_num()函数示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, np.inf, -np.inf])
print(np.nan_to_num(a))

输出结果为：

[ 1.  2.  0.  inf -inf]

可以看到，np.nan被替换成了0.0，np.inf被替换成了np.finfo(a.dtype).max（浮点类型的最大值），-np.inf被替换成了np.finfo(a.dtype).min（浮点类型的最小值）。

• numpy.isnan()：用于判断一个数组中的元素是否为nan。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isnan(a))

输出结果为：

[False False  True False]

• numpy.nanargmax()和numpy.nanargmin()：返回一个数组中忽略掉缺失值后的最大值和最小值的索引值。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.nanargmax(a))
print(np.nanargmin(a))

输出结果为：

3
0

这里np.nanargmax()返回3，即4在去掉np.nan后的索引值。

总结

本文介绍了numpy中的缺失值nan，以及三种numpy的缺失值填充函数：numpy.nan_to_num()、numpy.isnan()、numpy.nanargmax()和numpy.nanargmin()。使用这些函数可以处理数据缺失的情况，并确保在数据分析过程中得到正确的结果。