Python：替换数组中的值

我有一个一维数据集，其中一些无数据值设置为9999。这是一段很长的摘录：

this_array = [   4,    4,    1, 9999, 9999, 9999,   -5,   -4, ... ]

我想用两边最接近的值的平均值替换无数据值，但是，由于一些无数据值也有最接近的值，因此替换它们有点困难。 i、 e.我希望将三个无数据值替换为-2。我创建了一个循环来遍历数组中的每个标量，并测试是否没有数据：

for k in this_array:
    if k == 9999:
        temp = np.where(k == 9999, (abs(this_array[k-1]-this_array[k+1])/2), this_array[k])
    else:
        pass
this_array[k] = temp

但是，如果k-1之前或k+1之后的值也等于9999，我需要添加一个if函数或方法来获取该值，例如：

if np.logical_or(k+1 == 9999, k-1 == 9999):
    temp = np.where(k == 9999, (abs(this_array[k-2]-this_array[k+2])/2), this_array[k])

可以看出，这段代码会变得很混乱，因为最终可能会使用错误的值或加载嵌套的if函数。 有没有人知道一种更干净的方法来实现这一点，因为它在整个数据集中都是可变的

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根据要求：如果第一个和/或最后一个点没有数据，最好用最近的数据点替换它们。

可能有一种更有效的方法使用numpy函数来实现这一点，但这里有一个解决方案，使用：

如果最后一个元素或第一个元素可以是

9999

，则使用以下选项：

from itertools import groupby

for k, g in groupby(range(len(this_array)), lambda i: this_array[i] == 9999):
    if k:
        indices = list(g)
        prev_i, next_i = indices[0]-1, indices[-1]+1
        before = this_array[prev_i] if prev_i != -1 else this_array[next_i]
        after = this_array[next_i] if next_i != len(this_array) else before
        this_array[indices[0]:next_i].fill((before + after) / 2)

使用第二个版本的示例：

>>> from itertools import groupby
>>> this_array = np.array([9999, 4, 1, 9999, 9999, 9999, -5, -4, 9999])
>>> for k, g in groupby(range(len(this_array)), lambda i: this_array[i] == 9999):
...     if k:
...         indices = list(g)
...         prev_i, next_i = indices[0]-1, indices[-1]+1
...         before = this_array[prev_i] if prev_i != -1 else this_array[next_i]
...         after = this_array[next_i] if next_i != len(this_array) else before
...         this_array[indices[0]:next_i].fill((before + after) / 2)
...
>>> this_array
array([ 4,  4,  1, -2, -2, -2, -5, -4, -4])

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我会按照以下思路做一些事情：

import numpy as np

def fill(arr, fwd_fill):
  out = arr.copy()
  if fwd_fill:
    start, end, step = 0, len(out), 1
  else:
    start, end, step = len(out)-1, -1, -1
  cur = out[start]
  for i in range(start, end, step):
    if np.isnan(out[i]):
      out[i] = cur
    else:
      cur = out[i]
  return out

def avg(arr):
  fwd = fill(arr, True)
  back = fill(arr, False)
  return (fwd[:-2] + back[2:]) / 2.

arr = np.array([   4,    4,    1, np.nan, np.nan, np.nan,   -5,   -4])
print arr
print avg(arr)

第一个函数可以向前或向后填充，用最近的非NaN替换每个NaN

一旦你有了它，计算平均值就很简单了，并且是由第二个函数完成的

您没有说明希望如何处理第一个和最后一个元素，因此代码只是将它们切掉

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最后，值得注意的是，如果输入数组的第一个或最后一个元素丢失（在这种情况下，没有数据来计算某些平均值），函数可以返回NaN。

这里有一个递归解决方案，其中第一个和最后一个元素不是9999。您可能可以使用生成器来清理它，因为递归可能会变得有点深。这是一个合理的开始

def a(list, first, depth):    
  if ([] == list):
    return []
  car = list[0]
  cdr = list[1:]
  if (9999 ==  car):        
      return a(cdr, first, depth+1)
  if (depth != 0):
      avg = [((first + car) /2)] * depth
      return  avg + [car] + a(cdr, car, 0)
  else:
      return [car] + a(cdr, car, 0)



print a([1,2,9999, 4, 9999,9999, 12],0,0)
# => [1, 2, 3, 4, 8, 8, 12]

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好的，恐怕我必须自己编写，您可以使用

np.interp

或类似的（可能更好、功能更强大）scipy函数，您可以在

scipy.interpolate

中找到

好的，重读。。。我猜你不想要线性插值？在这种情况下，这当然不太管用。。。虽然我确信有一些矢量化的方法

imort numpy as np
# data is the given array.
data = data.astype(float) # I cast to float, if you don't want that badly...
valid = data != 9999
x = np.nonzero(valid)[0]
replace = np.nonzero(~valid)[0]
valid_data = data[x]

# using np.interp, but I think you will find better things in scipy.interpolate
# if you don't mind using scipy.
data[replace] = np.interp(replace, x, valid_data,
                                   left=valid_data[0], right=valid_data[-1])

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如果列表中的最后一个元素是

9999

，该怎么办？您希望用什么值替换它？@Cameron表示歉意，如果最后一个元素是

9999

，则可以用最后第二个元素替换它。谢谢

imort numpy as np
# data is the given array.
data = data.astype(float) # I cast to float, if you don't want that badly...
valid = data != 9999
x = np.nonzero(valid)[0]
replace = np.nonzero(~valid)[0]
valid_data = data[x]

# using np.interp, but I think you will find better things in scipy.interpolate
# if you don't mind using scipy.
data[replace] = np.interp(replace, x, valid_data,
                                   left=valid_data[0], right=valid_data[-1])