NumPy : Comment compter le nombre d’éléments égaux à NaN
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour compter le nombre d’éléments égal à NaN dans un tableau NumPy :
import numpy as np np.count_nonzero(np.isnan(my_array))
Cet exemple particulier renverra le nombre d’éléments égal à NaN dans le tableau NumPy appelé my_array .
L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.
Exemple : compter le nombre d’éléments égaux à NaN dans le tableau NumPy
Le code suivant montre comment utiliser la fonction count_nonzero() pour compter le nombre d’éléments dans un tableau NumPy égal à NaN :
import numpy as np
#create NumPy array
my_array = np.array([5, 6, 7, 7, np.nan, 12, 14, 10, np.nan, 11, 14])
#count number of values in array equal to NaN
np.count_nonzero(np.isnan(my_array))
2
À partir de la sortie, nous pouvons voir que 2 valeurs du tableau NumPy sont égales à NaN.
Nous pouvons regarder manuellement le tableau NumPy pour vérifier qu’il y a bien deux éléments égaux à NaN dans le tableau.
Si vous souhaitez plutôt compter le nombre d’éléments non égal à NaN , vous pouvez utiliser la fonction count_nonzero() comme suit :
import numpy as np
#create NumPy array
my_array = np.array([5, 6, 7, 7, np.nan, 12, 14, 10, np.nan, 11, 14])
#count number of values in array not equal to NaN
np.count_nonzero(~np.isnan(my_array))
9
À partir du résultat, nous pouvons voir que 9 valeurs du tableau NumPy ne sont pas égales à NaN.
Remarque : L’opérateur tilde ( ~ ) est utilisé pour représenter le contraire d’une expression. Dans cet exemple, il compte le nombre d’éléments non égal à NaN.
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes en Python :
Comment calculer le mode du tableau NumPy
Comment compter les valeurs uniques dans le tableau NumPy
Comment compter le nombre d’éléments égaux à zéro dans NumPy
Comment compter le nombre d’éléments égaux à True dans NumPy