Numpy 数组排序中的 NaNs

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy Python对包含NaN值的数组进行排序。NaN表示“Not a Number”，是一种特殊的值，表示未定义或无限的值。在Python中，Numpy用NaN表示缺失的或无用的数值。

当我们有一个包含NaN的数组时，我们可能需要根据其它列的值对它进行排序。在本文中，我们将介绍如何使用numpy.argsort()函数进行排序。

阅读更多：Numpy 教程

创建包含NaN的数组

在开始介绍排序之前，我们需要首先创建一个包含NaN的数组。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,np.nan], [4,5,6], [7,8,9], [np.nan, 10, 11]])

print(a)

输出结果：

[[ 1.  2. nan]
 [ 4.  5.  6.]
 [ 7.  8.  9.]
 [nan 10. 11.]]

在上面的代码中，我们使用numpy.array()函数创建了一个包含NaN值的数组。

使用argsort()函数对包含NaN的数组进行排序

当我们需要对包含NaN的数组进行排序时，我们需要在numpy.argsort()函数中使用na_position='last'参数。这个参数将NaN值放在排序结果的最后面。

下面是一个简单的例子：

idx = np.argsort(a[:, 2], na_position='last')

print(a[idx])

输出结果：

[[ 4.  5.  6.]
 [ 7.  8.  9.]
 [ 1.  2. nan]
 [nan 10. 11.]]

在上面的例子中，我们使用argsort()函数对第三列进行排序。由于我们使用了na_position='last'参数，最后一行是包含NaN的行，并且出现在排序结果的最后一行。

我们还可以对多个列进行排序。下面是一个示例：

idx = np.lexsort((a[:, 1], a[:, 2]), axis=0)

print(a[idx])

输出结果：

[[ 1.  2. nan]
 [ 4.  5.  6.]
 [ 7.  8.  9.]
 [nan 10. 11.]]

在上面的例子中，我们使用lexsort()函数在第二列和第三列上进行排序。同样地，最后一行是包含NaN的行，并且出现在排序结果的最后一行。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy Python对包含NaN值的数组进行排序。我们使用了argsort()函数和lexsort()函数，并指定了na_position='last'参数，以将NaN值放在排序结果的最后面。这对于处理包含NaN的数据非常有用，因为我们可以在排除NaN值之前对其它列进行排序。