import pandas as pd df = pd.DataFrame(arr) df.fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True) arr = df.as_matrix() 上述两种策略都产生了预期的结果,但我一直在想:难道只使用 numpy 向量化操作的策略不是最有效的策略吗? 概括 是否有另一种更有效的方法来“前向填充” nan numpy 数组中的值? (...
1. numpy创建数组:array() importnumpy as npimportpandas as pd#创建一维数组res = np.array([1,2,3])print(res)#[1 2 3]#创建二维数组,多维数组以此类推res = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(res)"""[[1 2 3] [4 5 6]]""" 数组特点: #数组中数据类型是统一的res = np.array...
基本操作 1. 数组创建：- 使用 `numpy.array()` 创建数组。- 使用 `numpy.zeros()` 或 `numpy.ones()` 创建全零或全一数组。- 使用 `numpy.arange()` 创建等差数列。- 使用 `numpy.linspace()` 或 `numpy.logspace()` 创建等间距的数组。2. 索引与切片：- 利用方括号 `[ ]` 进行数组访问。- ...
array([8, 6, 8, 9, 9, 8, 7, 10, 9, 9]) 二维数组也可以这样操作: res = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]) res[res> 5] array([6, 7, 8]) 花式索引: 可以将需要索引的值的下标放入列表中 ,将列表作为索引值,取出对应下标的值: res = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9...
array(): 创建数组 np.array([1, 2, 3]) arange(): 创建范围内的数组 np.arange(1, 10) zeros(),ones(): 创建全0或全1数组 np.zeros((2, 3)) np.ones((3, 2)) empty(): 创建未初始化的数组 np.empty((3, 3)) linspace(), logspace(): 创建线性或者对数间隔的数组 np.linspace(...
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df['A'] = pd.Series(filled_array) 现在,Pandas列中的NaN值已经被填充为指定的值了。 总结起来,用numpy数组值填充Pandas列NaNs的步骤如下: 导入必要的库。 创建包含NaN值的Pandas列。 将Pandas列转换为numpy数组。 使用numpy的fillna方法填充NaN值。 将填充后的numpy数组转换回Pandas列。 请注意,上述示例中使...
np.array会尝试为每一个新建的数组推断出适合它的数据类型。 arange是Python内置函数range的数组版。 (2)数据类型 dtype是一个用来说明数组的数据类型的对象。其命名方式是一个类型名(float和int)后面跟一个用于表示各元素位长的数字。常用的是float64和int32. ...
array([2, 3, 4]) 1. 2. 3. 二维数组的切片 res = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8], [9,10,11,12]]) res[1:3, 1:3] array([[ 6, 7], [10, 11]]) 1. 2. 3. 4. 布尔索引: 首先生成一个随机数组: import random ...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'Product':['Laptop','Printer','Tablet'],'Price':[1200,np.nan,300],'Stock':[30,50,45]})# 使用fillna方法处理NaN,然后转换df_filled=df.fillna(0)numpy_array=df_filled.to_numpy()print(numpy_array) ...