NumPy 转换Python序列为数组并填充缺失值

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介绍

NumPy是一个基于Python的科学计算库。它包含一个能够处理多维数组的对象模块，提供了很多用于数据分析的函数和方法。本文将介绍如何将Python序列转换为NumPy数组，并填充它们的缺失值。我们将使用NumPy的函数和方法来完成这项任务。

Python序列转换为NumPy数组

在使用NumPy之前，我们需要将Python序列转换为NumPy数组。我们可以使用NumPy数组的构造函数来创建NumPy数组。以下是将Python列表转换为NumPy数组的示例：

import numpy as np

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
arr1 = np.array(list1)

print(arr1)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

我们可以看到，将Python列表转换为NumPy数组非常简单。我们只需使用NumPy的array()函数即可。

我们还可以将多个Python列表转换为NumPy数组。以下是一个示例：

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

arr2 = np.array([list1, list2])

print(arr2)

输出结果为：

[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]]

在构建NumPy数组时，我们可以使用以下参数来指定数组的数据类型：

• dtype：指定所需的数据类型；
• copy：指定是否要复制数据。

以下是使用dtype参数的示例：

arr3 = np.array(list1, dtype=float)

print(arr3)

输出结果为：

[1. 2. 3. 4. 5.]

填充NumPy数组中的缺失值

在数据分析过程中，我们经常需要填充缺失值。在NumPy中，我们可以使用NaN来表示缺失值。以下是一个示例：

list1 = [1, 2, np.nan, 4, 5]

arr4 = np.array(list1)

print(arr4)

输出结果为：

[ 1.  2. nan  4.  5.]

我们可以看到，在NumPy数组中，缺失值被用NaN表示了出来。接下来，我们将使用NumPy的函数和方法来填充这些缺失值。

使用NumPy的isnan()函数来判断缺失值

在填充缺失值之前，我们需要先确定哪些元素是缺失值。我们可以使用NumPy的isnan()函数来判断元素是否为NaN。以下是一个示例：

arr5 = np.isnan(arr4)

print(arr5)

输出结果为：

[False False  True False False]

我们可以看到，isnan()函数将缺失的值标记为True。

使用NumPy的mean()函数填充缺失值

我们可以使用NumPy的mean()函数来计算NumPy数组中元素的平均值，并使用该值来填充缺失值。以下是一个示例：

mean_arr = np.nanmean(arr4)

arr4[np.isnan(arr4)] = mean_arr

print(arr4)

输出结果为：

[1.  2.  3.5 4.  5. ]

我们可以看到，缺失的值被填充为3.5。

使用NumPy的interp()函数插值填充缺失值

NumPy的interp()函数可以执行插值操作。该函数通过一组已知的数据点在给定范围内估算未知数据点的值。我们可以使用interp()函数来填充NumPy数组中的缺失值。以下是一个示例：

arr6 = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])

x = np.arange(len(arr6))
known = ~np.isnan(arr6)
arr6_interp = np.interp(x, x[known], arr6[known])

print(arr6_interp)

输出结果为：

[1. 2. 3. 4. 5.]

我们可以看到，缺失的值被插值为4。

总结

在本文中，我们学习了如何将Python序列转换为NumPy数组，并使用NumPy的函数和方法填充缺失值。我们了解了如何使用isnan()函数来判断缺失值，以及如何使用mean()函数和interp()函数来填充缺失值。通过掌握这些知识，我们可以更好地处理数据，提高数据分析的效率。