Python Numpy Array: 用字符串替换 NaN

在数据分析中，有时会遇到一些缺失值（例如 NaN），这些缺失值会影响我们的数据分析结果。在 Numpy 中，我们可以使用一些方法来处理这些缺失值。本文将介绍如何使用字符串替换 NaN。

什么是 NaN？

NaN 表示 Not a Number，即不是一个数字。NaN 通常用于代表缺失值或无效的数据。当某些操作无法生成有效的结果时，会返回 NaN。NaN 在 Python 和 Numpy 中都有特定的表示方法，例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(a)    # [ 1.  2. nan  4.]

在上述示例中，使用了 np.nan 表示 NaN。

用字符串替换 NaN

要用字符串替换 NaN，我们可以使用 numpy 中的 numpy.nan_to_num() 函数。该函数会将 NaN 替换为 0，将其它无穷大数替换为极大数，将其它非数字替换为原值。示例代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])

a = np.nan_to_num(a, nan="-")

print(a)    # ['1.0' '2.0' '-' '4.0']

在上述示例中，我们将 NaN 用 "-" 替换。最终，数组中的所有 NaN 都被替换为了字符串 "-".

总结

使用 numpy 中的 numpy.nan_to_num() 函数可以帮助我们替换缺失值。我们还可以根据需要将缺失值替换为其它的值。这些缺失值的处理对于数据分析非常重要，因为它们会影响我们的数据质量和结果。