python中Na的意思 python的nan

numpy中的nan

• 一、nan和inf

• 01 numpy中nan的注意点
• 02 numpy中常用统计函数

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一、nan和inf

nan(NAN, Nan):not a number表示不是一个数字, nan是浮点类型，什么时候numpy中会出现nan：

• 当我们读取本地文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan
• 当做了一个不合适的计算的时候，比如无穷大(inf)减去无穷大

inf(-inf, inf):infinity inf表示正无穷，-inf表示负无穷，什么时候会出现inf(-inf, +inf)

• 一个数字除以0(python中会直接报错，numpy中是一个inf或者-inf)

如何指定一个nan或者inf呢？注意type类型是float

nan和inf

In [1]: a = np.inf

In [2]: type(a)
Out[2]: float

In [3]: a = np.nan

In [4]: type(a)
Out[4]: float

01 numpy中nan的注意点

1. 两个nan是不相等的

In [1]: np.nan == np.nan
Out[1]: False

2. np.nan != np.nan

In [2]: np.nan != np.nan
Out[2]: True

3. 利用以上的特性，判断数组中的nan的个数

方法一：

In [3]: t
Out[3]: array([1., 2., nan])
In [4]: np.count_nonzero(t!=t)
Out[4]: 1

t!=t除了nan的地方是true为1，其余地方都是false为0，所以count_nanzero不为零的地方只有nan对应的true的值1

方法二：

In [3]: t
Out[3]: array([1., 2., nan])
In [4]: np.count_nonzero(np.isnan(t))
Out[4]: 1

np.isnan(t)和 t!=t返回的false和true的结果是一样的

4. 由于2，那么如何判断一个数字是否为nan呢？通过np.isnan(a)来判断，返回bool类型比如希望把nan替换为0

In [5]: t
Out[5]: array([1., 2., nan])
In [6]: t[np.isnan(t)] = 0
In [7]: t
Out[7]: array([1., 2., 0.])

5. nan和任何值计算都为nan

02 numpy中常用统计函数

在一组数据中单纯地把nan替换为0，如果替换之前的平均值大于0，替换之后的值肯定会变小，所以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

• 求和：t.sum(axis = None)
• 均值：t.mean(axis = None) 受离群点的影响较大
• 中值：np.median(t, axis = None)
• 最大值：t.max(axis = None)
• 最小值：t.min(axis = None)
• 极值：np.ptp(t, axis = None) 即最大值和最小值值差
• 标准差：t.std(axis = None)

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值反映出数据的波动稳定情况，越大表示波动越大，越不稳定

默认返回多维数组的全部的统计结果，如果指定axis则返回一个当前轴上的结果

数据的填充

import numpy as np

def fill_ndarray(t):
    for i in range(t.shape[1]):  # 遍历每一列
        temp_col = t[:, 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]  # 当前一列不为nan的array

            # 选中当前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()
    return t

if __name__ == '__main__':
    t = np.arange(12).reshape((3, 4)).astype("float")
    t[1, 2:] = np.nan
    t = fill_ndarray(t)
    print(t)