Hoe nan-waarden te vervangen door nul in numpy

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om NaN-waarden te vervangen door nul in NumPy:

 my_array[np. isnan (my_array)] = 0

Deze syntaxis werkt met zowel matrices als arrays.

De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld 1: Vervang NaN-waarden door nul in de NumPy-array

De volgende code laat zien hoe je alle NaN-waarden vervangt door nul in een NumPy-array:

 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.]

Merk op dat beide NaN-waarden in de oorspronkelijke tabel zijn vervangen door nul.

Voorbeeld 2: Vervang NaN-waarden door nul in de NumPy-matrix

Stel dat we de volgende NumPy-matrix hebben:

 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.]]

We kunnen de volgende code gebruiken om alle NaN-waarden te vervangen door nul in de NumPy-matrix:

 #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.]]

Merk op dat beide NaN-waarden uit de oorspronkelijke matrix zijn vervangen door nul.

Gerelateerd: NaN-waarden verwijderen uit de NumPy-array

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in NumPy kunt uitvoeren:

Hoe een NumPy-array met waarden te vullen
Hoe specifieke elementen uit de NumPy-array te verwijderen
Hoe elementen in een NumPy-array te vervangen
Hoe u een specifieke rij uit een NumPy-array kunt halen