Numpy에서 nan 값을 0으로 바꾸는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 NumPy에서 NaN 값을 0으로 바꿀 수 있습니다.

 my_array[np. isnan (my_array)] = 0

이 구문은 행렬과 배열 모두에서 작동합니다.

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: NumPy 배열에서 NaN 값을 0으로 바꾸기

다음 코드는 NumPy 배열에서 모든 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법을 보여줍니다.

 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.]

원본 테이블의 NaN 값은 모두 0으로 대체되었습니다.

예시 2: NumPy 행렬에서 NaN 값을 0으로 대체

다음과 같은 NumPy 행렬이 있다고 가정합니다.

 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.]]

다음 코드를 사용하여 NumPy 행렬에서 모든 NaN 값을 0으로 바꿀 수 있습니다.

 #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.]]

원래 행렬의 NaN 값이 모두 0으로 대체되었습니다.

관련 항목: NumPy 배열에서 NaN 값을 제거하는 방법

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 NumPy에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열을 값으로 채우는 방법
NumPy 배열에서 특정 요소를 제거하는 방법
NumPy 배열의 요소를 바꾸는 방법
NumPy 배열에서 특정 행을 얻는 방법