で満たされているように、アレイに私は以下のようないくつかの配列があります。再インデックスデータが欠落しているデータポイントはNaNを
[[ 0. 1. 0.73475787 0.36224658 0.08579446 -0.11767365
-0.09927562 0.17444341 0.47212111 1.00584593 1.69147789 1.89421069
1.4718292 ]
[ 2. 1. 0.68744907 0.38420843 0.25922927 0.04719614
0.00841919 0.21967246 0.22183329 0.28910002 0.54637077 -0.04389335
-1.33445338]
[ 3. 1. 0.77854922 0.41093192 0.0713814 -0.08194854
-0.07885753 0.1491798 0.56297583 1.0759857 1.57149366 1.37958867
0.64409152]
[ 5. 1. 0.09182989 0.14988215 -0.1272845 0.12154707
-0.01194815 -0.06136953 0.18783772 0.46631855 0.78850281 0.64755372
0.69757144]]
を[私は0、]私のカウントを与え、その配列に注意してください。この特定のアレイでは、カウント1、4、および6が欠落しています。他の場合には、私は2、3、5、または何が欠けていないかもしれません。
私の後半のメタアナリシスでは、配列に欠損カウントに含まれるすべてのNaNを含めることができます。
influence_incl_missing = np.ones((len(vec_conc),len(results)+1))
for i, conc in enumerate(vec_conc):
if i == influence[i,0]:
influence_incl_missing[i,:] = influence[i,:]
else:
influence_incl_missing[i,1:] = np.full(len(results),np.nan)
influence_incl_missing[i,0] = i
これは
IndexError: index 4 is out of bounds for axis 0 with size 4
私に明白なエラーを与える:上記の例で
、私は
[[ 0. 1. 0.73475787 0.36224658 0.08579446 -0.11767365
-0.09927562 0.17444341 0.47212111 1.00584593 1.69147789 1.89421069
1.4718292 ]
[[ 1. NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN ]
[ 2. 1. 0.68744907 0.38420843 0.25922927 0.04719614
0.00841919 0.21967246 0.22183329 0.28910002 0.54637077 -0.04389335
-1.33445338]
[ 3. 1. 0.77854922 0.41093192 0.0713814 -0.08194854
-0.07885753 0.1491798 0.56297583 1.0759857 1.57149366 1.37958867
0.64409152]
[[ 4. NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN ]
[ 5. 1. 0.09182989 0.14988215 -0.1272845 0.12154707
-0.01194815 -0.06136953 0.18783772 0.46631855 0.78850281 0.64755372
0.69757144]]
[[ 6. NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN ]
私の配列は、以下を試してみました再ソートするがしたいです
len(影響力)< len(vec_conc)です。
私はこれをどのようにしてPythonで行うことができますか?
多くの感謝!
あなたはパンダを持っていますか? –
このような文脈の「薬物干渉研究のメタアナリシス」は、「欠けているデータポイントがNaNで満たされるように、Pythonのデータを並べ替える」という質問に答えるのに役立ちますか? 質問してください。 – RedEyed
いいえ、パンダがありません。それはそれの価値があるかもしれないように聞こえる? –