Convert numpy array of floats to integers, replacing NaN values

Question

I have a float64 numpy array that contains values and also NaN's:

[[ 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
 [nan  6. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
 [nan  7.  5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
 [nan nan nan  7. nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan  4. nan nan nan nan nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan  5.  3. nan nan nan nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
 [ 1. nan nan nan nan nan nan  4. nan nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan nan nan  7. nan nan nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan nan nan nan nan nan  7. nan nan nan]
 [nan nan nan nan nan nan  7. nan  7. nan  6. nan nan]
 [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  7. nan]
 [nan nan nan nan nan nan nan  6. nan nan nan nan  5.]]

I want to convert all the numbers to integers but np.round or np.around does not quiet seems to do the job. Also, I am unable to change the type of the array because integer type arrays do not support "nan's". How do I do this?

numpy.nan_to_num(arr, copy=False), works on arrays. What value do you want nan replaced with? — smci
– smci, Commented Dec 9, 2018 at 23:01
What value do you want NaN replaced with? Zero, or some other specific value? — smci
– smci, Commented Dec 10, 2018 at 0:31

smci · Accepted Answer · 2018-12-10 00:30:14Z

3

To convert NaN to zero: numpy.nan_to_num(arr), works directly on arrays, as well as single values. (Use the ..., copy=False arg to avoid wasting memory, i.e. operate in-place.)

So to do both the NaN replacement then type-conversion: numpy.nan_to_num(arr).astype(np.int)

from numpy import array, nan
arr = np.array([[5., nan, nan], [nan, 6., nan], [nan, 7., 5.]])

arr = np.nan_to_num(arr, copy=False).astype(np.int)
array([[5, 0, 0],
       [0, 6, 0],
       [0, 7, 5]])

To convert NaN to any other specific value: You didn't say what value you want to replace NaN with. If you want a different replacement value than zero, you'll need to do that using logical indexing: arr[np.isnan(arr)] = -99 then .astype(np.int).

edited Dec 10, 2018 at 0:30

answered Dec 9, 2018 at 23:01

smci

34.2k21 gold badges118 silver badges152 bronze badges

Sign up to request clarification or add additional context in comments.

Comments

Matthieu Brucher · Accepted Answer · 2018-12-09 22:51:40Z

2

The question is, to what value should these be converted to?

Let's say this array is names x, then:

x[np.isnan(x)] = 0 # value you want to replace NaN with

And now, you can convert your data to integers the way you wanted to.

answered Dec 9, 2018 at 22:51

Matthieu Brucher

22.1k7 gold badges43 silver badges66 bronze badges

Collectives™ on Stack Overflow

Convert numpy array of floats to integers, replacing NaN values

2 Answers 2

Comments

Comments

Your Answer

Hot Network Questions

Collectives™ on Stack Overflow

2 Answers 2

Comments

Comments

Your Answer

Sign up or log in

Post as a guest

Related