Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值

nan：not a number

inf：infinity;正无穷

numpy中的nan和inf都是float类型

t!=t 返回bool类型的数组(矩阵)

np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数；true的个数。

np.isnan() 返回bool类型的数组。

那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？

比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或者是直接删除有缺失值的一行

demo.py（numpy，将数组中的nan替换成对应的均值）：

# coding=utf-8
import numpy as np
 
def fill_ndarray(t1):
 for i in range(t1.shape[1]): # 遍历每一列（每一列中的nan替换成该列的均值）
 temp_col = t1[:, i] # 当前的一列
 nan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col)
 if nan_num != 0: # 不为0，说明当前这一列中有nan
  temp_not_nan_col = temp_col[temp_col == temp_col] # 去掉nan的ndarray
 
  # 选中当前为nan的位置，把值赋值为不为nan的均值
  temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_not_nan_col.mean() # mean()表示求均值。
 return t1
 
if __name__ == '__main__':
 t1 = np.array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.],
   [ 6., 7., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
   [12., 13., 14., 15., 16., 17.],
   [18., 19., 20., 21., 22., 23.]])
 
 t1 = fill_ndarray(t1) # 将nan替换成对应的均值
 print(t1)
 '''
 [[ 0. 1. 2. 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 12. 13. 14. 15.]
 [12. 13. 14. 15. 16. 17.]
 [18. 19. 20. 21. 22. 23.]]
 '''

补充知识：numpy对数组求平均时如何忽略nan值

前言：在对numpy数组求平均np.mean()或者求数组中最大最小值np.max()/np.min()时，如果数组中有nan,此时求得的结果为：nan，那么该如何忽略其中的nan呢？此时应该用另一个方法：np.nanmean(),np.nanmax(),np.nanmin().

使用np.mean()的效果

使用np.nanmean()的效果

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