Python 处理数据：循环遍历并替换 NaN 和 删除 0 值

处理数据：循环遍历并替换 NaN 和删除 0 值

替换 NaN 值为 0

可以使用以下代码来将二维数组 data_group 中的 NaN 值替换为 0：

for i in range(len(data_group)):
    for j in range(len(data_group[i])):
        if np.isnan(data_group[i][j]):
            data_group[i][j] = 0

删除 0 值内容

可以使用以下代码来删除二维数组 data_group 中的 0 值：

for i in range(len(data_group)):
    data_group[i] = [x for x in data_group[i] if x != 0]

解释

for i in range(len(data_group))：循环遍历 data_group 中的每一行。
for j in range(len(data_group[i]))：循环遍历每一行中的每个元素。
if np.isnan(data_group[i][j])：判断当前元素是否为 NaN。
data_group[i][j] = 0：将 NaN 值替换为 0。
[x for x in data_group[i] if x != 0]：使用列表推导来创建一个新的列表，其中包含 data_group[i] 中所有不为 0 的元素。
data_group[i] = ...：将新创建的列表赋值给 data_group 的第 i 行。

注意事项