numpy中缺失值的处理，题目详情见正文：_CDA答疑社区

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yuechuchen

2020-04-27 阅读量: 1743

numpy中缺失值的处理，题目详情见正文：

arr = np.array([[16., 29., np.nan, 42.],[np.nan, 75., np.nan, 67.],[71., 63., 8.,np.nan]]) 如何把数组中的缺失值全部替换成0？

解题思路：

第一步：判断哪些位置的元素是缺失值；

第二步：把缺失值索引出来；

第三步：为索引出的缺失值重新赋值为0

原数组：

实现效果：

1.3164

2

1

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yuechuchen

2020-04-27

参考答案： arr = np.array([[16., 29., np.nan, 42.],[np.nan, 75., np.nan, 67.],[71., 63., 8.,np.nan]]) arr[np.isnan(arr)] = 0 arr 实现结果与题目要求一致

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