numpy数组:用列的平均值替换nan值

2024-03-29 14:56:55 发布

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我有一个numpy数组,其中大部分是实数,但也有一些nan值。

如何将nan替换为列所在位置的平均值?


Tags: numpy数组nan平均值实数所在位置
3条回答

如果partial是原始数据,而replace是包含平均值的同一形状数组,则此代码将使用partial中的值(如果存在)。

Complete= np.where(np.isnan(partial),replace,partial)

不需要循环:

print(a)
[[ 0.93230948         nan  0.47773439  0.76998063]
 [ 0.94460779  0.87882456  0.79615838  0.56282885]
 [ 0.94272934  0.48615268  0.06196785         nan]
 [ 0.64940216  0.74414127         nan         nan]]

#Obtain mean of columns as you need, nanmean is just convenient.
col_mean = np.nanmean(a, axis=0)
print(col_mean)
[ 0.86726219  0.7030395   0.44528687  0.66640474]

#Find indicies that you need to replace
inds = np.where(np.isnan(a))

#Place column means in the indices. Align the arrays using take
a[inds] = np.take(col_mean, inds[1])

print(a)
[[ 0.93230948  0.7030395   0.47773439  0.76998063]
 [ 0.94460779  0.87882456  0.79615838  0.56282885]
 [ 0.94272934  0.48615268  0.06196785  0.66640474]
 [ 0.64940216  0.74414127  0.44528687  0.66640474]]

使用屏蔽数组

只使用numpy的标准方法是使用masked array模块。

Scipy是一个非常重的包,它依赖于外部库,因此有一个只使用numpy的方法是值得的。这借用了@DonaldHobson的答案。

编辑:^{}现在是一个numpy函数。但是,它不能处理所有的nan列。。。

假设您有一个数组a

>>> a
array([[  0.,  nan,  10.,  nan],
       [  1.,   6.,  nan,  nan],
       [  2.,   7.,  12.,  nan],
       [  3.,   8.,  nan,  nan],
       [ nan,   9.,  14.,  nan]])

>>> import numpy.ma as ma
>>> np.where(np.isnan(a), ma.array(a, mask=np.isnan(a)).mean(axis=0), a)    
array([[  0. ,   7.5,  10. ,   0. ],
       [  1. ,   6. ,  12. ,   0. ],
       [  2. ,   7. ,  12. ,   0. ],
       [  3. ,   8. ,  12. ,   0. ],
       [  1.5,   9. ,  14. ,   0. ]])

注意,屏蔽数组的平均值不需要与a的形状相同,因为我们利用了行上的隐式broadcasting

还要注意如何很好地处理all-nan列。因为取零元素的平均值,所以平均值为零。使用nanmean的方法不能处理所有nan列:

>>> col_mean = np.nanmean(a, axis=0)
/home/praveen/.virtualenvs/numpy3-mkl/lib/python3.4/site-packages/numpy/lib/nanfunctions.py:675: RuntimeWarning: Mean of empty slice
  warnings.warn("Mean of empty slice", RuntimeWarning)
>>> inds = np.where(np.isnan(a))
>>> a[inds] = np.take(col_mean, inds[1])
>>> a
array([[  0. ,   7.5,  10. ,   nan],
       [  1. ,   6. ,  12. ,   nan],
       [  2. ,   7. ,  12. ,   nan],
       [  3. ,   8. ,  12. ,   nan],
       [  1.5,   9. ,  14. ,   nan]])

说明

a转换为屏蔽数组

>>> ma.array(a, mask=np.isnan(a))
masked_array(data =
 [[0.0 --  10.0 --]
  [1.0 6.0 --   --]
  [2.0 7.0 12.0 --]
  [3.0 8.0 --   --]
  [--  9.0 14.0 --]],
             mask =
 [[False  True False  True]
 [False False  True  True]
 [False False False  True]
 [False False  True  True]
 [ True False False  True]],
       fill_value = 1e+20)

取列上的平均值将给出正确的答案,仅对非屏蔽值进行规范化:

>>> ma.array(a, mask=np.isnan(a)).mean(axis=0)
masked_array(data = [1.5 7.5 12.0 --],
             mask = [False False False  True],
       fill_value = 1e+20)

此外,请注意掩码如何很好地处理all nan列!

最后,^{}完成替换工作。


行平均值

要将nan值替换为行平均值而不是列平均值,广播需要进行微小的更改才能很好地生效:

>>> a
array([[  0.,   1.,   2.,   3.,  nan],
       [ nan,   6.,   7.,   8.,   9.],
       [ 10.,  nan,  12.,  nan,  14.],
       [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

>>> np.where(np.isnan(a), ma.array(a, mask=np.isnan(a)).mean(axis=1), a)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,5) (4,) (4,5)

>>> np.where(np.isnan(a), ma.array(a, mask=np.isnan(a)).mean(axis=1)[:, np.newaxis], a)
array([[  0. ,   1. ,   2. ,   3. ,   1.5],
       [  7.5,   6. ,   7. ,   8. ,   9. ],
       [ 10. ,  12. ,  12. ,  12. ,  14. ],
       [  0. ,   0. ,   0. ,   0. ,   0. ]])

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