Замена пропусков в NumPy

Функция nan_to_num строит новый массив той же формы, где нечисла по умолчанию превращаются в ноль, а остальные значения сохраняются.

Создадим массив с пропуском и выведем его до замены:

import numpy as np

data = np.array([1.0, np.nan, 3.0])
print(data)

Применим замену и выведем результат:

import numpy as np

data = np.array([1.0, np.nan, 3.0])
fixed = np.nan_to_num(data)
print(fixed)

Создайте массив [5.0, np.nan, 2.0], выведите его, затем выведите массив после замены пропусков.

Создайте массив из двух чисел 1.0 и np.nan. Выведите исходный массив и массив после замены.

Создайте массив, где все ячейки np.nan, кроме одной с числом 7.0. Выведите массив до и после замены.