用零替换Python数组中的空值

Question

我刚刚使用以下命令将两个长度不相等的数组合并在一起：

allorders = map(None,todayorders, lastyearorders)

当今天的订单数组长度不足时，将会返回“none”。

然而，当我尝试将所有订单数组传递到matplotlib条形图中时：

 p10= plt.bar(ind, allorders[9],   width, color='#0000DD', bottom=allorders[8])

我遇到了以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'int' and 'NoneType'

那么，matplotlib是否有一种方法可以接受无数据类型？如果没有，我该如何用零替换我的allorders数组中的“None”？

如果您可以的话，作为一个Python新手（来自R社区），请提供从头到尾的详细代码，以便我可以使用/测试。

- user1784454

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澄清一下：你想将 所有 的 None 替换为零，还是只替换因为长度不够而添加到 todayorders 末尾的那些？ - abarnert

现在我更好地理解了问题，如果可能的话，请不要使用map（或zip或izip_longest或任何其他处理list和/或一般可迭代对象的非numpy函数）与numpy.array对象一起使用。 - abarnert

Answer 1

使用列表推导式：

allorders = [i if i[0] is not None else (0, i[1]) for i in allorders]

- Martijn Pieters

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@abarnert：你的生成器不起作用，因为是map()函数将None值添加到输出中，而不是todayorders本身包含任何None值。 - Martijn Pieters

这是对问题的陈述的一个很好的答案，但实际上并不适合OP真正想要的，即有效地堆叠两个不同形状的numpy.array对象。将它们转换为列表，压缩列表，然后再转换回去可以工作，但这是一个不好的主意。（直到我重写了大部分内容之前，我的答案也是如此...） - abarnert

Answer 2

使用numpy：

import numpy as np
allorders = np.array(allorders)

由于"None"的存在，这会创建一个对象数组。我们可以将它们替换为零：

allorders[allorders == None] = 0

然后将数组转换为适当的类型：

allorders.astype(int)

- Jay

Answer 3

由于您希望所有内容都在numpy中，所以对于您的问题的直接答案只是一个旁白，而正确的答案要到“当然…”段落才开始。

如果您考虑一下，您正在使用一个第一个参数为None的map作为zip_longest，因为Python没有zip_longest。但是它确实有一个，在itertools中 - 它允许您指定自定义的fillvalue。因此，您可以使用izip_longest一步完成所有操作：

>>> import itertools
>>> todayorders = [1, 2]
>>> lastyearorders = [1, 2, 3]
>>> allorders = itertools.izip_longest(todayorders, lastyearorders, fillvalue=0)
>>> list(allorders)
[(1, 1), (2, 2), (0, 3)]

这只是为较短的列表中多余的值填充了0，如果你想用0替换每一个None，你需要像Martijn Pieters那样做。但是我认为这就是你想要的。

另外，请注意末尾的list(allorders)：izip_longest和itertools中的大多数内容一样，返回的是迭代器而不是列表。或者换句话说，它返回的是“惰性”序列而不是“严格”的序列。如果你只是要遍历结果，那实际上这更好，但如果你需要将其与某些需要列表（如以人类可读形式打印出来或访问allorders[9]）的函数一起使用，你需要先显式地进行转换。

如果你实际上想要一个numpy.array而不是一个列表，你可以直接得到它，而不是先经过列表。 （如果你将它与matplotlib一起使用，你可能确实需要一个array。）最清晰的方法是使用np.fromiter(allorders)而不是list(allorders)。你可能需要传递一个明确的dtype=int（或适当的类型）。并且，如果你知道大小（你知道它是max(len(todayorders), len(lastyearorders))），在某些情况下，传递一个明确的count也更快或更简单。

当然，如果你觉得任何numpy的东西听起来有吸引力，你可能应该一开始就留在numpy中，而不是使用map或izip_longest：

>>> todayorders.resize(lastyearorders.shape)
>>> allorders = np.vstack(todayorders, lastyearorders).transpose()

不幸的是，这会改变todayorders的值，据我所知，相应的不可变函数numpy.resize没有提供零填充的方法，而是重复值。希望我错了，有人会建议更简单的方法，但如果没有，你必须明确地执行以下操作：

>>> extrazeros = np.zeros(len(lastyearorders) - len(todayorders), dtype=int)
>>> allorders = np.vstack(np.concatenate((todayorders, extrazeros)), lastyearorders)
>>> allorders = allorders.transpose()
array([[ 1,  1],
       [ 2,  2],
       [ 0,  3]])

当然，如果你做很多这样的事情，我会编写一个 zeroextend 函数，它接受一对数组并将其中一个扩展为与另一个匹配（或者，如果你不仅处理1D，则在每个轴上扩展较短的一个来匹配另一个）。

无论如何，除了比使用 map、izip_longest 等更快且使用更少的临时内存之外，这还意味着你最终得到的数组具有正确的 dtype （而不是 object），这意味着你的结果也使用更少的长期内存，并且从那时起你所做的所有操作都将更快并使用更少的临时内存。

为了完整起见：确实有可能让 pyplot 处理 None 值，但我认为这不是你想要的。例如，你可以传递一个转换对象给它，其 transform 方法将 None 转换为 0。但这实际上与 Martijn Pieters 的答案相同，只是冗余度更高，除非你需要绘制大量这样的数组，否则没有任何优势。

- abarnert

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谢谢，但是我如何将迭代器allorders转换为数组？如果我以当前的形式将allorders传递给matplotlib，会得到TypeError: 'itertools.izip_longest'对象没有'getitem'属性。 - user1784454

@user1784454：如果你想把它恢复成原来的list，请阅读以下段落：“另外，请注意……”，其中详细解释了你所询问的内容。如果你希望将其转换为一个numpy的array（这可能是你想要的），请参考fromiter。 - abarnert

好的，没问题。是的，我需要它是一个numpy数组。我会看一下fromiter函数。 - user1784454

@user1784454：在这种情况下，请看我的更新答案。如果你可以在numpy内部完成想要的操作，通常最好不要离开numpy（尤其是转换为list或迭代器然后再回来）。所以，使用类似于vstack而不是map或izip_longest的方法。 - abarnert