将具有 None 值的 python 列表转换为具有 nan 值的 numpy 数组答案

【问题标题】：Convert python list with None values to numpy array with nan values将具有 None 值的 python 列表转换为具有 nan 值的 numpy 数组
【发布时间】：2013-10-27 16:27:07
【问题描述】：

我正在尝试将包含数值和 None 值的列表转换为 numpy.array，以便将 None 替换为 numpy.nan。

例如：

my_list = [3,5,6,None,6,None]

# My desired result: 
my_array = numpy.array([3,5,6,np.nan,6,np.nan])

天真的方法失败了：

>>> my_list
[3, 5, 6, None, 6, None]
>>> np.array(my_list)
array([3, 5, 6, None, 6, None], dtype=object) # very limited 
>>> _ * 2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'int'

>>> my_array # normal array can handle these operations
array([  3.,   5.,   6.,  nan,   6.,  nan])
>>> my_array * 2
array([  6.,  10.,  12.,  nan,  12.,  nan])

解决这个问题的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

您只需显式声明数据类型：

>>> my_list = [3, 5, 6, None, 6, None]
>>> np.array(my_list, dtype=np.float)
array([  3.,   5.,   6.,  nan,   6.,  nan])

【讨论】：

我感觉我错过了一些简单的东西...谢谢
这种方法的问题是它只适用于定义了nan的float而不适用于dtype int。
请看我的问题stackoverflow.com/questions/30339214/…关于那个问题。
很好的答案@Jaime！谢谢！它对我有用

【解决方案2】：

怎么样

my_array = np.array(map(lambda x: numpy.nan if x==None else x, my_list))

【讨论】：

我会说 x is None 因为 == 可能更多 quirky