在NaN数组中向前填充numpy值的最有效方法
在NaN数组中向前填充numpy值的最有效方法
提问于 2016-12-17 03:02:19
示例问题
作为一个简单的示例，考虑如下定义的numpy数组arr：
import numpy as np
arr = np.array([[5, np.nan, np.nan, 7, 2],
[3, np.nan, 1, 8, np.nan],
[4, 9, 6, np.nan, np.nan]])其中arr在控制台输出中如下所示：
array([[ 5., nan, nan, 7., 2.],
[ 3., nan, 1., 8., nan],
[ 4., 9., 6., nan, nan]])现在我想在数组arr中逐行“向前填充”nan值。我的意思是用左边最接近的有效值替换每个nan值。所需的结果如下所示：
array([[ 5., 5., 5., 7., 2.],
[ 3., 3., 1., 8., 8.],
[ 4., 9., 6., 6., 6.]])到目前为止已尝试过
我尝试过使用for循环：
for row_idx in range(arr.shape[0]):
for col_idx in range(arr.shape[1]):
if np.isnan(arr[row_idx][col_idx]):
arr[row_idx][col_idx] = arr[row_idx][col_idx - 1]我还尝试使用pandas dataframe作为中间步骤(因为pandas dataframe有一个非常整洁的内置方法来进行前向填充)：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(arr)
df.fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
arr = df.as_matrix()以上两种策略都能产生预期的结果，但我一直在想:只使用数值向量化操作的策略不是最有效的吗？
摘要
有没有另一种更有效的方法来“向前填充”nan数组中的numpy值？(例如，通过使用numpy向量化操作)
更新:解决方案比较
到目前为止，我已经尝试了对所有解决方案进行计时。这是我的设置脚本：
import numba as nb
import numpy as np
import pandas as pd
def random_array():
choices = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, np.nan]
out = np.random.choice(choices, size=(1000, 10))
return out
def loops_fill(arr):
out = arr.copy()
for row_idx in range(out.shape[0]):
for col_idx in range(1, out.shape[1]):
if np.isnan(out[row_idx, col_idx]):
out[row_idx, col_idx] = out[row_idx, col_idx - 1]
return out
@nb.jit
def numba_loops_fill(arr):
'''Numba decorator solution provided by shx2.'''
out = arr.copy()
for row_idx in range(out.shape[0]):
for col_idx in range(1, out.shape[1]):
if np.isnan(out[row_idx, col_idx]):
out[row_idx, col_idx] = out[row_idx, col_idx - 1]
return out
def pandas_fill(arr):
df = pd.DataFrame(arr)
df.fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
out = df.as_matrix()
return out
def numpy_fill(arr):
'''Solution provided by Divakar.'''
mask = np.isnan(arr)
idx = np.where(~mask,np.arange(mask.shape[1]),0)
np.maximum.accumulate(idx,axis=1, out=idx)
out = arr[np.arange(idx.shape[0])[:,None], idx]
return out然后是以下控制台输入：
%timeit -n 1000 loops_fill(random_array())
%timeit -n 1000 numba_loops_fill(random_array())
%timeit -n 1000 pandas_fill(random_array())
%timeit -n 1000 numpy_fill(random_array())导致此控制台输出：
1000 loops, best of 3: 9.64 ms per loop
1000 loops, best of 3: 377 µs per loop
1000 loops, best of 3: 455 µs per loop
1000 loops, best of 3: 351 µs per loop页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/41190852
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