Перекодировать отсутствующие данные Numpy

Я читаю данные переписи, используя функцию matplotlib cvs2rec - отлично работает, дает мне хороший ndarray.

Но есть несколько столбцов, в которых все значения равны «none» с dtype | 04. Это вызывает проблемы, когда я ввожу в Atpy «TypeError: объект NoneType не имеет len ()». Что-то вроде «9999» или другое отсутствует будет работать для меня Маска не будет работать в этом случае, потому что я передаю реальный массив в ATPY, и он не будет преобразовывать MASK. Функция Put в numpy не будет работать без значений, которые являются лучшим способом изменить значения ( Я думаю). Я думаю, что какой-то логический массив - это путь, но я не могу заставить его работать.

Итак, каков хороший/быстрый способ изменить никакие значения и/или неинициализированный массив numpy на что-то вроде «9999» или другое перекодирование. Нет маскировки.

Спасибо,

Мэтью


python numpy arrays missing-data
person user531525    schedule 10.08.2011    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Вот решение этой проблемы, хотя, если ваши данные представляют собой массив записей, вы должны применить эту операцию только к своему столбцу, а не ко всему массиву:

import numpy as np
# initialise some data with None in it
a = np.array([1, 2, 3, None])
a = np.where(a == np.array(None), 9999, a)

Обратите внимание, что вам нужно преобразовать None в массив numpy, чтобы это работало.

person DaveP    schedule 12.08.2011
comment
Не волнуйтесь. Кстати, если ответ решает вашу проблему, то хорошим тоном будет принять его, чтобы решатель заработал себе репутацию. - person DaveP; 15.08.2011

arrow_upward
0
arrow_downward

вы можете использовать массив масок при расчете. и при передаче массива в ATPY вы можете вызвать метод fill(9999) массива масок, чтобы преобразовать массив масок в обычный массив с заменой недопустимых значений на 9999.

person HYRY    schedule 12.08.2011