Python-具有nan值的Scipy線性回歸

Question

我想獲得數據線性回歸的斜率，但是Y包含一些nan值...因此，它擾亂了linregress函數...例如：

from scipy import stats
import numpy as np

X = np.array([0,1,2,3,4,5])
Y = np.array([np.NaN,4, 5, 10, 2, 5])
stats.linregress(X,Y)

但是，我得到了：（nan，nan，nan，nan，nan）因此，我嘗試掩蓋無效值，如您所見：

import numpy.ma as ma
stats.linregress((X),ma.masked_invalid(Y))

但這是一樣的...我不知道我該怎么做...

Answer 1

請嘗試以下操作：

Y=Y[np.logical_not(np.isnan(Y))]
X=X[np.logical_not(np.isnan(Y))]

upd：正如沃倫所注意到的那樣， Y將被更新，所以nans消失了。 您可以將Y[np.logical_not(np.isnan(Y))]和X=X[np.logical_not(np.isnan(Y))]直接輸入線性回歸。 或者查看np.isfinite沃倫答案

Answer 2

要刪除y為nan或inf （x，y）對，可以執行以下操作：

finiteYmask = np.isfinite(Y)
Yclean = Y[finiteYmask]
Xclean = X[finiteYmask]

如果僅將這些“清理過的”數組用於linregress ，則可以執行以下操作：

finiteYmask = np.isfinite(Y)

然后調用linregress(X[finiteYmask], Y[finiteYmask])