如何将inf修改为索引

Question

我对 Python 业务非常陌生，因此我向社区寻求一些额外的支持。我有一个 Pandas DataFrame，其中有 .index 和 .column，格式为 IntervalIndex。从下面的输出可以看出，元组（？）的第一个.left元素和最后一个.right元素是inf：

IntervalIndex([[-inf, -1.0), [-1.0, -0.9), [-0.9, -0.8), [-0.8, -0.7), [-0.7, -0.6) ... [0.6000000000000001, 0.7000000000000002), [0.7000000000000002, 0.8), [0.8, 0.9000000000000001), [0.9000000000000001, 1.0), [1.0, inf)],
              closed='left',
              name='cos(theta)',
              dtype='interval[float64]')

我正在尝试使用 plt.pcolormesh(x,y,C) 绘制 2D 历史记录，它抱怨是因为：

ValueError: x and y arguments to pcolormesh cannot have non-finite values or be of type numpy.ma.core.MaskedArray with masked values

我需要pcolormesh，因为我的数据由一个 C 值矩阵（计数）、一个 x 索引（cos(theta)）和一个 y 列（能量）组成。 C 的尺寸应该与 x 和 y 的长度匹配，因此我不能简单地用 pivot_pipanda.index.left[1:] for -inf 之类的东西切割边缘。

我想将-inf 替换为其元组的.right 值（即[-inf, -1.0)）- 之后的bin 的中心值（所有bin 具有相同的宽度）和@987654334 的镜面反射@。我曾想过像 .apply() 或 .raplace() 这样的幼稚方法，但它们不适用于 .index.left 或 .index.right 。我可以使用语法pivot_df.index.left.isin(["-inf"])

获得布尔掩码

 array([ True, False, False, False, False, False, False, False, False,
       False, False, False, False, False, False, False, False, False,
       False, False, False, False])

但我无法想象有一个功能可以完成这项工作。

非常欢迎任何想法！

Answer 1

解决方法是 Jim my2Dhisto.numpy() 建议的。

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