比较NumPy阵列以使NAN产生NAN

Question

import numpy as np

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我有两个阵列：

a = np.array([1,2,3,np.nan,5])
b = np.array([3,2,np.nan,5,4])

我想比较一下这两个阵列中的元素&；得到一个布尔值列表作为结果。当比较中涉及nan时，我想得到nan。预期结果：

[False, False, nan, nan, True]

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我使用if-else involving list comprehension实现了所需的输出：

[eacha>eachb
 if ~np.isnan(eacha) and ~np.isnan(eachb)
 else np.nan
 for eacha, eachb in zip(a,b)]

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有没有更好的方法（即不涉及for循环，if-else语句）来实现这一点

Answer 1

您可以尝试：

np.where(np.isnan(a)|np.isnan(b), np.nan, a==b)

但是你会得到一个浮点数组，因为np.nan是浮点数组：

array([ 0.,  1., nan, nan,  0.])

Answer 2

要将Quang Hoang的excellent answer输出从浮点更改为布尔，我们可以使用pandas.Series.replace：

pd.Series(np.where(np.isnan(a)|np.isnan(b), np.nan, a==b)).replace({0:False,1:True}).to_numpy()

导致：

0    False
1     True
2      NaN
3      NaN
4    False
dtype: object

或：

pd.Series(np.where(np.isnan(a)|np.isnan(b), np.nan, a==b)).replace({0:False,1:True}).to_numpy()

导致：

array([False, True, nan, nan, False], dtype=object)