Python 将np.tril和np.triu叠加在一起

我有两个相关矩阵，一个下三角是

NaN

值，另一个上三角是'NaN'值

我想把它们叠加在一起，这样我就得到了一个具有相关系数的NxN矩阵

我尝试使用

pd.concat（）

，但无法使其工作。我正在寻找一个更好的方法来做到这一点，因为我相信有一个

a=[1，NaN，NaN，
0.4,1,NaN，
0.7, 0.3, 1]
b=[1,0.2,0.9,，
南，1，0.6，
楠，楠，1]

我想要这样的东西：

c=[1,0.2,0.9，
0.4, 1, 0.6,
0.7, 0.3, 1]

谢谢

用于用另一个数据帧替换缺少的值：

df = df1.fillna(df2)

或使用：

总而言之：

a = [1, np.nan, np.nan,
     0.4, 1, np.nan,
     0.7, 0.3, 1]

b = [1, 0.2, 0.9,
     np.nan, 1, 0.6,
     np.nan, np.nan, 1]

df1 = pd.DataFrame(np.asarray(a).reshape(3,3))
df2 = pd.DataFrame(np.asarray(b).reshape(3,3))

df = df1.fillna(df2)
print (df)
     0    1    2
0  1.0  0.2  0.9
1  0.4  1.0  0.6
2  0.7  0.3  1.0

---

如果您有

numpy

数组，您可以使用：

c=np.where（np.isnan（a），b，a）

在主题行中使用

np.tril

，会产生误导。该函数将元素块设置为0，而不是

nan

。使用0可以将两个数组添加到一起（尽管共享对角线会使事情复杂化）。

a = [1, np.nan, np.nan,
     0.4, 1, np.nan,
     0.7, 0.3, 1]

b = [1, 0.2, 0.9,
     np.nan, 1, 0.6,
     np.nan, np.nan, 1]

df1 = pd.DataFrame(np.asarray(a).reshape(3,3))
df2 = pd.DataFrame(np.asarray(b).reshape(3,3))

df = df1.fillna(df2)
print (df)
     0    1    2
0  1.0  0.2  0.9
1  0.4  1.0  0.6
2  0.7  0.3  1.0