Numpy快速添加NaN

在本文中，我们将介绍如何在使用NumPy时快速添加NaN值。

阅读更多：Numpy 教程

NumPy简介

NumPy是Python中常用的数值计算库，它提供了一个高效的多维数组对象，以及众多的计算函数。NumPy非常适合用于大规模数据处理、数值计算和科学计算等领域。

NaN值概述

NaN（Not a Number）通常用于表示无法计算的结果或未定义的数字。对于NaN的处理在数据分析和统计学中非常常见。

在NumPy中添加NaN值

在NumPy中，添加NaN值的方法非常简单。我们可以使用numpy.nan函数创建NaN值，在数组中添加NaN值时，可以使用numpy.append函数或numpy.insert函数。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的一维数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 3])
print(a)

# 创建一个包含NaN值的多维数组
b = np.array([[1, 2, np.nan], [3, 4, 5]])
print(b)

# 在一维数组的末尾添加一个NaN值
a = np.append(a, np.nan)
print(a)

# 在多维数组的第1列的末尾添加一个NaN值
b = np.insert(b, 1, np.nan, axis=1)
print(b)

用法示例

在数据分析和统计学中，经常需要对数据进行缺失值处理。我们可以使用NaN值来表示缺失值，并且使用NumPy可以很方便地进行处理。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 生成100个随机数，随机产生10个NaN值，用于表示缺失值
data = np.random.rand(100)
for i in range(10):
    index = np.random.randint(0, 100)
    data[index] = np.nan
print('原始数据：', data)

# 将缺失值用0填充
data1 = np.nan_to_num(data, nan=0)
print('用0填充缺失值后的数据：', data1)

# 将缺失值用平均数填充
data2 = np.nan_to_num(data, nan=np.nanmean(data))
print('用平均数填充缺失值后的数据：', data2)

# 将缺失值用插值法填充
from scipy import interpolate
x = np.arange(100)
x1 = x[~np.isnan(data)]
y1 = data[~np.isnan(data)]
f = interpolate.interp1d(x1, y1, kind='linear')
data3 = f(x)
print('用插值法填充缺失值后的数据：', data3)