So ersetzen sie nan-werte in numpy durch null

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um NaN-Werte in NumPy durch Null zu ersetzen:

 my_array[np. isnan (my_array)] = 0

Diese Syntax funktioniert sowohl mit Matrizen als auch mit Arrays.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden können.

Beispiel 1: Ersetzen Sie NaN-Werte im NumPy-Array durch Null

Der folgende Code zeigt, wie man in einem NumPy-Array alle NaN-Werte durch Null ersetzt:

 import numpy as np

#create array of data
my_array = np. array ([4, np.nan, 6, np.nan, 10, 11, 14, 19, 22])

#replace nan values with zero in array
my_array[np. isnan (my_array)] = 0

#view updated array
print (my_array)

[4.0.6.0.10.11.14.19.22.]

Beachten Sie, dass beide NaN-Werte in der Originaltabelle durch Null ersetzt wurden.

Beispiel 2: Ersetzen Sie NaN-Werte in der NumPy-Matrix durch Null

Angenommen, wir haben die folgende NumPy-Matrix:

 import numpy as np

#create NumPy matrix
my_matrix = np. matrix ( np.array ([np.nan,4,3,np.nan,8,12]). reshape ((3,2)))

#view NumPy matrix
print (my_matrix)

[[nah 4.]
 [ 3. nah]
 [8.12.]]

Mit dem folgenden Code können wir alle NaN-Werte in der NumPy-Matrix durch Null ersetzen:

 #replace nan values with zero in matrix
my_matrix[np. isnan (my_matrix)] = 0

#view updated array
print (my_matrix)

[[ 0. 4.]
 [ 30.]
 [8.12.]]

Beachten Sie, dass beide NaN-Werte aus der Originalmatrix durch Null ersetzt wurden.

Verwandt: So entfernen Sie NaN-Werte aus dem NumPy-Array

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere häufige Aufgaben in NumPy ausführen:

So füllen Sie ein NumPy-Array mit Werten
So entfernen Sie bestimmte Elemente aus dem NumPy-Array
So ersetzen Sie Elemente in einem NumPy-Array
So erhalten Sie eine bestimmte Zeile aus einem NumPy-Array