Numpy 在处理NaN值时出现的遮罩问题

在本文中，我们将介绍Numpy在处理NaN值时出现的遮罩问题。近年来，Numpy已经成为了Python数据分析领域中最受欢迎的包之一。其中最为重要的功能之一就是对于数组进行数学和逻辑运算。在日常工作中，我们经常会遇到缺失值NaN。Numpy提供了一种方法来处理这些值，那就是使用遮罩。

遮罩是一个布尔数组，用于标识原始数组中何处出现了缺失值。遮罩数组的True和False分别对应于原始数组的缺失值和非缺失值。因此，如果我们想要对原始数组中的缺失值进行计算，我们可以将这些缺失值“遮罩”起来，并将他们赋值为0，然后进行计算。下面的代码演示了这一过程：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
mask = np.isnan(a)
a[mask] = 0
result = np.sum(a)
print(result)

上面的代码输出结果为7.这意味着我们成功地将a数组中的NaN值替换为0，并完成了对其进行求和的过程。然而，在某些情况下，使用遮罩处理NaN值的结果却不尽如人意。下面我们将讨论其中的一个例子。

假设我们有一个二维数组X，其中包含一些NaN值。我们需要使用X来计算一个新的二维数组Y。具体而言，对于数组Y中的每一个元素，它的值应该等于X中与该元素所在位置相同的所有元素的和。下面给出了一个示例：

import numpy as np

X = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan], [7, 8, 9]])
mask = np.isnan(X)
X[mask] = 0

Y = np.zeros_like(X)

for i in range(X.shape[0]):
    for j in range(X.shape[1]):
        if i > 0:
            Y[i, j] += X[i-1, j]
        if i < X.shape[0]-1:
            Y[i, j] += X[i+1, j]
        if j > 0:
            Y[i, j] += X[i, j-1]
        if j < X.shape[1]-1:
            Y[i, j] += X[i, j+1]

print(Y)

上述代码最后的输出结果应该是：

[[10. 22.  8.]
 [12. 12. 21.]
 [19. 13. 17.]]

该结果表明我们已经成功地计算了Y数组，并使用了遮罩来处理NaN值。但是请注意，我们在使用遮罩处理NaN值时有一些必须注意的问题。下面的例子将说明这一点：

import numpy as np

X = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan], [7, 8, 9]])
mask = np.isnan(X)

Y = np.zeros_like(X)

for i in range(X.shape[0]):
    for j in range(X.shape[1]):
        if i > 0 and not mask[i-1, j]:
            Y[i, j] += X[i-1, j]
        if i < X.shape[0]-1 and not mask[i+1, j]:
            Y[i, j] += X[i+1, j]
        if j > 0 and not mask[i, j-1]:
            Y[i, j] += X[i, j-1]
        if j < X.shape[1]-1 and not mask[i, j+1]:
            Y[i, j] += X[i, j+1]

print(Y)

上面的代码中，我们尝试使用一个不同于上一个例子的方式处理NaN值，并不直接将其替换成0，而是使用一个if语句来检查一个元素是否为NaN。然而，最后的结果却不如我们预期的那样：

[[ 0. nan  0.]
 [nan 17. nan]
 [ 0. nan  0.]]

可以看到，即使我们使用了if语句来检查元素，NaN值仍然出现在了数组中，这显然是我们想要避免的。原因是np.nan np.nan的结果是False。也就是说，我们不能简单地使用相等运算符来测试NaN的存在性。为了解决这个问题，我们需要使用np.isnan函数来判断一个值是否为NaN。更改后的代码如下：

import numpy as np

X = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan], [7, 8, 9]])

Y = np.zeros_like(X)

for i in range(X.shape[0]):
    for j in range(X.shape[1]):
        if i > 0 and not np.isnan(X[i-1, j]):
            Y[i, j] += X[i-1, j]
        if i < X.shape[0]-1 and not np.isnan(X[i+1, j]):
            Y[i, j] += X[i+1, j]
        if j > 0 and not np.isnan(X[i, j-1]):
            Y[i, j] += X[i, j-1]
        if j < X.shape[1]-1 and not np.isnan(X[i, j+1]):
            Y[i, j] += X[i, j+1]

print(Y)

此时的输出结果变为了：

[[ nan 12.  nan]
 [12. 15. 13.]
 [nan 20. nan]]

可以看到，处理NaN值时，我们必须使用np.isnan函数来检查一个值是否正好就是NaN。只有这样才能处理正确的遮罩。

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