Python:如何用其他数组替换数组中的NaN

Python中可以使用numpy库来处理数组中的NaN值。numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了大量的数学和数组操作函数。

要用其他数组替换数组中的NaN，可以使用numpy的isnan函数来判断数组中的NaN值，然后使用numpy的where函数进行替换。

具体步骤如下：

1. 导入numpy库：import numpy as np
2. 创建一个包含NaN的数组：arr = np.array([1, np.nan, 3, np.nan, 5])
3. 创建一个替代NaN的数组：replacement = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
4. 使用numpy的isnan函数判断数组中的NaN值：mask = np.isnan(arr)
5. 使用numpy的where函数将NaN值替换为替代数组中的对应值：arr = np.where(mask, replacement, arr)
6. 打印替换后的数组：print(arr)

完整的代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, np.nan, 3, np.nan, 5])
replacement = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

mask = np.isnan(arr)
arr = np.where(mask, replacement, arr)

print(arr)

输出结果为：[ 1. 10. 3. 20. 5.]

这样就将数组中的NaN值用替代数组中对应位置的值进行了替换。

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