用 0 替换一个空的 numpy 字符串答案

【问题标题】：replace an empty numpy string with 0用 0 替换一个空的 numpy 字符串
【发布时间】：2018-04-29 18:00:45
【问题描述】：

我必须 numpy 字符串数组，看起来像这样：

[['0', '', '12.12', '140.65', '', ''],
['3', '', '10.45', '154.45', '', ''],
['5', '', '15.65', '184.74', '', '']]

我需要做的是用数字替换空单元格，以便将其转换为浮点数组。我不能只删除列，因为在某些情况下，空单元格已被填充。我试过这个：

data = np.char.replace(data, '','0').astype(np.float64)

但这只会在所有字符之间的任何地方放置一个 0，并最终如下：

[[0, 0, 1020.0102, 104000.0605, 0, 0],
[30, 0, 1000.0405, 105040.0405, 0, 0],
[50, 0, 1050.0605, 108040.0704, 0, 0]]

我不明白为什么 python 会那样做？我通过谷歌搜索但找不到 numpy.char.replace 的一个很好的解释。谁能给我解释一下它是如何工作的？

【问题讨论】：

Numpy array, fill empty values for a single column的可能重复
您的“空”单元格包含逗号。 Char.replace 将常规字符串替换方法应用于每个元素。

标签： python arrays string numpy replace

【解决方案1】：

>>> a = np.array([['0', '', '12.12', '140.65', '', ''],
... ['3', '', '10.45', '154.45', '', ''],
... ['5', '', '15.65', '184.74', '', '']])
>>> a[a == ''] = 0
>>> a.astype(np.float64)
array([[   0.  ,    0.  ,   12.12,  140.65,    0.  ,    0.  ],
       [   3.  ,    0.  ,   10.45,  154.45,    0.  ,    0.  ],
       [   5.  ,    0.  ,   15.65,  184.74,    0.  ,    0.  ]])

【讨论】：

您可能希望在初始数组中包含空字符串，例如 OP
@ixop 复制粘贴失败。给我一秒钟。
完美，效果很好！感谢您的快速答复！
@Toggo replace 对子字符串进行操作，因此它或多或少会检查每个字符串的每个位置以替换字符串。由于 '' 在任何地方都匹配，因此您将在任何地方插入 '0'。
@Paul Panzer 好吧，我猜会是这样。是否有可能使用整个字符串而不是子字符串进行替换操作？

【解决方案2】：

data = np.char.replace(data, '','0')

它似乎替换了所有空的地方，比如''有一个地方，'0'有两个地方，'12.12'有6个地方。结果是

[['000' '0' '01020.01020' '0104000.06050' '0' '0']
 ['030' '0' '01000.04050' '0105040.04050' '0' '0']
 ['050' '0' '01050.06050' '0108040.07040' '0' '0']]

试试这个：

import numpy as np

a = np.array([['0', '', '12.12', '140.65', '', ''],
              ['3', '', '10.45', '154.45', '', ''],
              ['5', '', '15.65', '184.74', '', '']])

#a[np.where(a == '')] = '0'
a[a == ''] = '0'

a = a.astype(np.float64)

print(a)

【讨论】：

【解决方案3】：

我知道这是一个老问题，但不幸的是，今天接受的答案不能正常工作。如果您进行[a == ''] 比较，您将获得 FutureWarning：

FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar
instead, but in the future will perform elementwise comparison

一种无需担心就可以解决问题的方法是使用numpy.where()

   import numpy as np
   a = np.array([['0', '', '12.12', '140.65', '', ''],
               ['3', '', '10.45', '154.45', '', ''],
               ['5', '', '15.65', '184.74', '', '']])

   result = np.where(a=='', '0', a)
   print(result)

结果是

[['0' '0' '12.12' '140.65' '0' '0']  
 ['3' '0' '10.45' '154.45' '0' '0']  
 ['5' '0' '15.65' '184.74' '0' '0']]

【讨论】：