在 numpy 数组中传播/前向填充 nan 值

Question

我需要沿列（ axis=0 ）在numpy数组中前向填充 nan 值。 我正在寻找与pd.fillna(method="ffill")产生相同结果的纯numpy解决方案。

import numpy as np
import pandas as pd

arr = np.array(
    [
        [5, np.nan, 3],
        [4, np.nan, np.nan],
        [6, 2, np.nan],
        [2, np.nan, 6],
    ]
)

expected = pd.DataFrame(arr).fillna(method="ffill", axis=0)  # I need this line in pure numpy

print(f"Original array:\n {arr}\n")
print(f"Expected array:\n {expected.values}\n")

Original array:
 [[ 5. nan  3.]
 [ 4. nan nan]
 [ 6.  2. nan]
 [ 2. nan  6.]]

Expected array:
 [[ 5. nan  3.]
 [ 4. nan  3.]
 [ 6.  2.  3.]
 [ 2.  2.  6.]]

Answer 1

瓶颈推进 function是前向填充的好选择。 它通常在 Xarray 等包中内部使用。

from bottleneck import push
push(arr, axis=0)

Answer 2

numpy 中没有内置的 function 来执行此操作。 下面的简单代码将仅使用 numpy 数组生成所需的结果。

row,col = arr.shape
mask = np.isnan(arr)
for i in range(1,row):
    for j in range(col):
        if mask[i][j]:
            arr[i][j] =arr[i-1][j]