我在数据清理中处理得最多的事情之一就是缺失值。 R 使用其“NA”缺失数据标签很好地处理了这个问题。在 python 中，似乎我将不得不处理屏蔽数组，这似乎是一个主要的痛苦设置并且似乎没有很好的文档记录。关于在 Python 中简化此过程的任何建议？这正在成为转移到 Python 进行数据分析的交易破坏者。谢谢
更新 显然我已经有一段时间没有查看 numpy.ma 模块中的方法了。似乎至少基本的分析函数可用于掩码数组，并且提供的示例帮助我理解了如何创建掩码数组（感谢作者）。我想看看Python中一些较新的统计方法（在今年的GSoC中正在开发）是否包含了这方面，并且至少做了完整的案例分析。
【问题讨论】：
标签： python numpy data-analysis
如果您愿意考虑一个库，pandas (http://pandas.pydata.org/) 是一个建立在 numpy 之上的库，其中包括：
智能数据对齐和缺失数据的集成处理：在计算中获得基于标签的自动对齐，并轻松将杂乱的数据处理成有序的形式
我在金融行业使用它已经快一年了，在这个行业，丢失和错误对齐的数据是常态，它确实让我的生活更轻松。
【讨论】：
我也质疑屏蔽数组的问题。以下是几个例子：
import numpy as np
data = np.ma.masked_array(np.arange(10))
data[5] = np.ma.masked # Mask a specific value
data[data>6] = np.ma.masked # Mask any value greater than 6
# Same thing done at initialization time
init_data = np.arange(10)
data = np.ma.masked_array(init_data, mask=(init_data > 6))
【讨论】：
正如 DpplerShift 所描述的，掩码数组就是答案。为了快速而肮脏的使用，您可以使用带有布尔数组的精美索引：
>>> import numpy as np
>>> data = np.arange(10)
>>> valid_idx = data % 2 == 0 #pretend that even elements are missing
>>> # Get non-missing data
>>> data[valid_idx]
array([0, 2, 4, 6, 8])
您现在也可以使用 valid_idx 作为其他数据的快速掩码
>>> comparison = np.arange(10) + 10
>>> comparison[valid_idx]
array([10, 12, 14, 16, 18])
【讨论】：
见sklearn.preprocessing.Imputer
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]])
X = [[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]
print(imp.transform(X))
【讨论】：