Dans NumPy, des fonctions comme ๐งโ๐ฉโ.๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() et ๐งโ๐ฉโ.๐ฆโ๐โ๐โ๐งโ() renvoient N๐โN si le tableau ( ๐งโ๐โ๐โ๐ซโ๐ซ๐โ๐ฒโ ) contient des valeurs N๐โN . Pour effectuer des calculs qui ignorent N๐โN , utilisez des fonctions telles que ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() et ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐โ๐โ๐งโ() .
Pour les bases de la gestion de N๐โN en Python, reportez-vous ร l’article suivant.
Pour remplacer ou supprimer N๐โN dans ๐งโ๐โ๐โ๐ซโ๐ซโ๐โ๐ฒโ , consultez les articles suivants.
- NumPy : remplacez NaN (np.nan) en utilisant np.nan_to_num() et np.isnan()
- NumPy : Supprimer NaN (np.nan) d’un tableau
La version de NumPy utilisรฉe dans cet article est la suivante. Notez que les fonctionnalitรฉs peuvent varier selon les versions. Par exemple, envisagez de lire le fichier CSV suivant, qui contient des donnรฉes manquantes, en utilisant ๐งโ๐ฉโ.๐ โ๐โ๐งโ๐โ๐ซโ๐จโ๐ฆโ๐ญโ๐ฑโ๐ญโ() .
- รฉchantillon_nan.csv
- NumPy : lecture et รฉcriture de fichiers CSV (np.loadtxt, np.genfromtxt, np.savetxt)
import numpy as np print(np.__version__) # 1.26.1 a = np.genfromtxt('data/src/sample_nan.csv', delimiter=',') print(a) # [[11. 12. nan 14.] # [21. nan nan 24.] # [31. 32. 33. 34.]] Calculer la somme en ignorant
Si ๐งโ๐โ๐โ๐ซโ๐ซโ๐โ๐ฒโ contient N๐โN , le calcul de la somme ร l’aide de la fonction ๐งโ๐ฉโ.๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() ou de la mรฉthode ๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() de ๐งโ๐โ๐โ๐ซโ๐ซโ๐โ๐ฒโ retourne N๐โN .
print(np.sum(a)) # nan print(a.sum()) # nan Pour calculer la somme en ignorant N๐โN , utilisez la fonction ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() .
print(np.nansum(a)) # 212.0 Similaire ร ๐งโ๐ฉโ.๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() , la dรฉfinition de l’argument ๐โ๐ฑโ๐ขโ๐ฌโ permet de calculer des sommes par ligne ou par colonne. L’argument ๐คโ๐โ๐โ๐ฉโ๐โ๐ขโ๐ฆโ๐ฌโ peut รฉgalement รชtre spรฉcifiรฉ.
- NumPy : somme, moyenne, max, min pour l’ensemble du tableau, colonne/ligne
- NumPy : Signification du paramรจtre d’axe (0, 1, -1)
print(np.nansum(a, axis=0)) # [63. 44. 33. 72.] print(np.nansum(a, axis=1)) # [ 37. 45. 130.] Il n’existe pas de mรฉthode ๐งโ๐โ๐งโ๐ฌโ๐ฎโ๐ฆโ() pour ๐งโ๐โ๐โ๐ซโ๐ซโ๐โ๐ฒโ .
Fonctions ignorantes N๐โN : ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐โ๐โ๐งโ() , ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐โ๐ฑโ() , ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐ขโ๐งโ() , etc.,
Pour les fonctions telles que ๐งโ๐ฉโ.๐ฆโ๐โ๐โ๐งโ() , ๐งโ๐ฉโ.๐ฆโ๐โ๐ฑโ() et ๐งโ๐ฉโ.๐ฆโ๐ขโ๐งโ() , il existe des alternatives qui ignorent N๐โN . Il s’agit notamment de ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐โ๐โ๐งโ() , ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐โ๐ฑโ() et ๐งโ๐ฉโ.๐งโ๐โ๐งโ๐ฆโ๐ขโ๐งโ() , entre autres.
- numpy.nanmean โ Manuel de NumPy v1.26
- numpy.nanmax โ Manuel de NumPy v1.26
- numpy.nanmin โ Manuel NumPy v1.26
- numpy.nanstd โ Manuel de NumPy v1.26
- numpy.nanvar โ Manuel NumPy v1.26
print(np.nanmean(a)) # 23.555555555555557 print(np.nanmax(a)) # 34.0 print(np.nanmin(a)) # 11.0 print(np.nanstd(a)) # 8.908312112367753 print(np.nanvar(a)) # 79.35802469135803 Toutes ces fonctions permettent de prรฉciser des arguments tels que ๐โ๐ฑโ๐ขโ๐ฌโ ou ๐คโ๐โ๐โ๐ฉโ๐โ๐ขโ๐ฆโ๐ฌโ .