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没有NPNN的标量和大熊猫系列的NP.最大值

numpy pandas python

orange · 技术社区 · 6 年前

我有一个清单 pd.Series 和标量值(浮点和int),我想找到元素的最大值(级数都是相同的长度)。如果有 np.nan 值,应使用另一个值( 新南威尔士州 如果只有NAN可用)。只要列表中的一个或多个序列或值不包含NaN值,这就可以正常工作,但如果它们确实包含NaN值,则NaN将主导生成的序列。

rv = input_list[0]
for s in input_list[1:]:
  rv = np.maximum(s, rv)

作为一个例子

input_list = [pd.Series([1, 2, 3, 1]), 2, pd.Series([3, 1, np.nan, 4])]

应返回:

pd.Series([3, 2, 3, 4])

如何修改此代码以处理NaN值,并在存在替代值时忽略它们?

1 回复 | 直到 6 年前

Luca Cappelletti 6 年前

解决方案使用 `numpy.nanmax`

你在找 numpy.nanmax . 从其文件中:

返回一个数组的最大值或最大值沿一个轴,忽略任何南斯。当遇到所有的南片时 引发运行时警告 Nan回来吃那片。

如果你知道这个系列的最大尺寸是 n :

n= 4
result = pd.Series(np.nanmax(
    [np.full(n, i) if np.isscalar(i) else i for i in input_list], axis=0))

在示例中运行它:

input_list = [pd.Series([1, 2, 3, 1]), 2, pd.Series([3, 1, np.nan, 4])]
result = pd.Series(np.nanmax(
    [np.full(n, i) if np.isscalar(i) else i for i in input_list], axis=0))

输出:

0    3.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
dtype: float64

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解决方案使用 numpy.nanmax

在示例中运行它:

解决方案使用 `numpy.nanmax`