Python：如何用其他数组替换数组中的 NaN答案

【问题标题】：Python: How to replace NaNs in array by other arrayPython：如何用其他数组替换数组中的 NaN
【发布时间】：2020-03-28 18:28:17
【问题描述】：

我有 2 个长度相同的 Numpy 数组

array([ 0.9737068 ,  NaN,  NaN, ..., -0.64236529,
       -0.88137541, -0.78318609])

array([ 0.9 ,  0.7643,  0.61, ..., -0.64236529,
       -0.88137541, -0.78318609])

在第一个数组中我有 NaN 值，如何将这些 NaN 值替换为第二个数组中的值。在这个例子中，我的第三个数组是：

array([ 0.9737068 ,  Nan => 0.7643,  NaN => 0.61 , ..., -0.64236529,
       -0.88137541, -0.78318609])

【问题讨论】：

这是 numpy 吗？？
您想要一个新数组还是替换其中一个？
是的，这是 numpy

标签： python arrays

【解决方案1】：

使用 Numpy，通过对两个数组应用布尔掩码来实现以下工作：

import numpy as np
x = np.array([0.9737068, np.nan, np.nan, -0.64236529, -0.88137541, -0.78318609])
y = np.array([0.9, 0.7643, 0.61, -0.64236529, -0.88137541, -0.78318609])

x[np.isnan(x)] = y[np.isnan(x)]

结果

In[1]:  x
Out[1]: 
array([ 0.9737068 ,  0.7643    ,  0.61      , -0.64236529, -0.88137541,
       -0.78318609])

注意使用%timeit 运行，此解决方案在重复运行中花费

【讨论】：

【解决方案2】：

Pythonic 解决方案：

import numpy as np

def no_nans_arrays(array_w_nans,array_no_nans):
    return np.array([array_w_nans[i] if not np.isnan(array_w_nans[i]) else array_no_nans[i] for i in range(len(array_w_nans))])

【讨论】：

【解决方案3】：

如果不是 numpy，你可能会发现这个函数很有帮助：

def swap(A,B,i,j):
    TEMP_B = B[j]
    B[j] = A[i]
    A[i] = TEMP_B
    return A,B

遍历您的第一个数组if element is NaN，然后使用交换。

取自this question。

【讨论】：

【解决方案4】：

res = np.array([ a1 if not np.isnan(a1) else b1 for a1,b1 in zip(a, b) ])

如果np.array 中的给定元素是np.NaN，则np.isnan 返回 False

【讨论】：

更 Pythonic 的解决方案是 if not np.isnan(a1) 而不是 if np.isnan(a1)==False