python列表统计NAN个数【numpy】

本文主要是介绍python列表统计NAN个数【numpy】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• NAN在numpy中为数字类型float64，一开始以为是字符串根本统计不到
• 首先按列读取一个列表文件，统计该列中NAN个数，调试代码如下

arr = np.loadtxt("spec.txt",delimiter=",", unpack=True)
np.savetxt("test.txt", np.isnan(arr[1]), fmt="%d")
nan_count = np.sum(np.isnan(arr[1]))
print(type(arr[1][0]))
print(arr[1])
print(nan_count)

数据类似这样，共有三列
1.90,25.15,127.25
-15.80,41.71,169.90
-74.63,NAN,NAN

• chatgpt4生成代码
• NumPy 提供了几种方法来检查数据中的 NaN 值，如 np.isnan() 函数，它可以返回一个布尔数组，该数组指示哪些元素是 NaN。

import numpy as np# 创建一个包含 NaN 的 NumPy 数组
data = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 3.0, 4.0, np.nan])# 使用 np.isnan() 检查哪些元素是 NaN
nan_mask = np.isnan(data)print(nan_mask)
print("NaN values at positions:", np.where(nan_mask))

• 使用字符串统计

import numpy as np# 定义一个包含字符串的列表
my_list = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']# 将列表转换为 NumPy 数组
np_array = np.array(my_list)# 使用 NumPy 的比较运算来找出所有 'apple'，然后计算 True 的个数
apple_count = np.sum(np_array == 'apple')# 打印结果
print("The word 'apple' appears", apple_count, "times in the array.")

这段代码首先将列表转换为 NumPy 数组，这是使用 NumPy 处理数据的基础。然后，使用 == 运算符来比较数组中的每个元素是否等于 ‘apple’。这将生成一个布尔数组，其中 True 表示元素是 ‘apple’。最后，使用 np.sum() 函数计算布尔数组中 True 的数量，即为 ‘apple’ 出现的次数。

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