通过numpy.genfromtxt python读取数据时不要将'nan'设置为'0'答案

【问题标题】：Not to make 'nan' to '0' when reading the data through numpy.genfromtxt python通过numpy.genfromtxt python读取数据时不要将'nan'设置为'0'
【发布时间】：2016-05-31 02:13:47
【问题描述】：

现在我正在尝试读取名为“filin1”的文件中的数组，例如：

filin1 = [1,3,4, ....,nan,nan,nan..] (in the file, actually it is just a column not an array like this)

所以，我尝试使用 numpy.genfromtxt 作为：

 np.genfromtxt(filin1,dtype=None,delimiter=',',usecols=[0],missing_values='Missing',usemask=False,filling_values=np.nan)

我希望得到 [1,3,4, ....,nan,nan,nan..]，但结果是：

[1,3,4, ....,0.,0.,0...]

我想保留“nan”而不将其转换为“0”。

请您给点意见或建议？

谢谢你，艾萨克

【问题讨论】：

标签： numpy nan genfromtxt

【解决方案1】：

如果我尝试使用字符串输入来模拟您的情况，阅读nan 没有问题

In [73]: txt=b'''1,2
3,4
1.23,nan
nan,02
'''
In [74]: txt=txt.splitlines()
In [75]: txt
Out[75]: [b'1,2', b'3,4', b'1.23,nan', b'nan,02']
In [76]: np.genfromtxt(txt,delimiter=',')
Out[76]: 
array([[ 1.  ,  2.  ],
       [ 3.  ,  4.  ],
       [ 1.23,   nan],
       [  nan,  2.  ]])

nan 是一个有效的浮点值

In [80]: float('nan')
Out[80]: nan

您的命令也有效，但确实有效

In [82]: np.genfromtxt(txt,dtype=None,delimiter=',',usecols=[0],missing_values='Missing',usemask=False,filling_values=np.nan)
Out[82]: array([ 1.  ,  3.  ,  1.23,   nan])

期望列包含整数（而不是浮点数）可能会导致问题，因为nan 是浮点数，而不是整数。

两次调用都导致nan 缺失值

In [91]: txt
Out[91]: [b'1,2', b'3,', b'1.23,nan', b'nan,02', b',']

【讨论】：

谢谢。上面的结果发生在我们学校的超级计算机上，我也可以在我的个人笔记本电脑上读到“nan”，就像你说的那样。我认为它与超级计算机系统和python有关。感谢您的检查和建议。