如何使用另一个列表中的元素替换numpy数组中的NaN

Question

我面临一个基本替代的问题。我有两个数组，其中一个包含数字和NaN，另一个数字应该取代NaN，显然按照我的意愿排序。作为一个例子：x1 = [NaN, 2, 3, 4, 5, NaN, 7, 8, NaN, 10]和fill = [1, 6, 9]，我希望通过索引方式替换一个数组，如：x1_final = [1, 2, 3, 4, 5, NaN, 7, 8, NaN, 10]

我写了这段愚蠢的代码，用fill数组的第一个元素替换所有NaN：

for j in range(0,len(x1)):
    if np.isnan(x1[j]).any():
        for i in range(0,len(fill)):
            x1[j] = fill[i]

我如何设法实现我的结果？

Answer 1

这对你有用吗？

train = np.array([2, 4, 4, 8, 32, np.NaN, 12, np.NaN])
fill = [1,3]
train[np.isnan(train)] = fill
print(train)

输出：

[  2.   4.   4.   8.  32.   1.  12.   3.]

Answer 2

即使fill的大小与nans的数量不匹配，以下内容也应该有效

>>> x1 = np.random.randint(0, 4, (10,))
>>> x1 = x1/x1 + x1
>>> 
>>> x1
array([ 4., nan, nan,  4., nan,  3., nan,  2.,  3.,  4.])
>>> 
>>> fill = np.arange(3)
>>> 
>>> loc, = np.where(np.isnan(x1))
>>> 
>>> x1[loc[:len(fill)]] = fill[:len(loc)]
>>> 
>>> x1
array([ 4.,  0.,  1.,  4.,  2.,  3., nan,  2.,  3.,  4.])

Answer 3

@chrisz的答案是正确的，因为你有numpy的力量，所以使用它:-)

但是，如果你仍然想按照你开始的方式去做，你可以像这样修复代码：

import numpy as np

x1 = [np.NaN, 2, 3, 4, 5, np.NaN, 7, 8, np.NaN, 10] 
fill = [1, 6, 9]
i = 0

for j in range(0, len(x1)):
    if np.isnan(x1[j]).any():
        x1[j] = fill[i]
        i += 1

print x1

你几乎就在那里，你只需要正确计算填充的索引（可能为一个越界索引添加一些检查）。

但是，正如我所说，绝对是笨拙的，它更快更干净。