使用掩碼設置numpy ndarray的值

我想計算兩次之間的工作日，兩者均包含空值，後面跟計算工作日相關的this question。我已經發現，使用蒙版設置值的方式並不像預期的那樣。使用掩碼設置numpy ndarray的值

我使用的是python 2.7.11，熊貓0.18.1和numpy 1.11.0。我稍微修改代碼：

import datetime 
import numpy as np 
import pandas as pd 

def business_date_diff(start, end): 
    mask = pd.notnull(start) & pd.notnull(end) 
    start = start[mask] 
    end = end[mask] 
    start = start.values.astype('datetime64[D]') 
    end = end.values.astype('datetime64[D]') 
    result = np.empty(len(mask), dtype=float) 
    result[mask] = np.busday_count(start, end) 
    result[~mask] = np.nan 
    return result

不幸的是，這並沒有返回預期工作日的差異（而不是我得到了一些非常接近0的花車）。當我檢查np.busday_count(start, end)時，結果看起來正確。

print start[0:5] 
print end[0:5] 
print np.busday_count(start, end)[0:5] 

# ['2016-07-04' '2016-07-04' '2016-07-04' '2016-07-04' '2016-07-04'] 
# ['2016-07-05' '2016-07-05' '2016-07-05' '2016-07-06' '2016-07-06'] 
# [1 1 1 2 2]

但是當我檢查值results結果沒有意義：

... 
result = np.empty(len(mask), dtype=float) 
result[mask] = np.busday_count(start, end) 
result[~mask] = np.nan 
print result 

# [   nan    nan 1.43700866e-210 1.45159738e-210 
# 1.45159738e-210 1.45159738e-210 1.45159738e-210 1.46618609e-210 
# 1.45159738e-210 1.64491834e-210 1.45159738e-210 1.43700866e-210 
# 1.43700866e-210 1.43700866e-210 1.43700866e-210 1.45159738e-210 
# 1.43700866e-210 1.43700866e-210 1.43700866e-210 1.43700866e-210

我在做什麼錯？

來源

2016-07-29 Duncan Fraser

這是面罩有問題嗎？ 'mask = pd.notnull（start）＆pd.notnull（start）' 不知道你爲什麼使用'pd.notnull（start）'兩次，所以可能是一個bug。 – benten

啊！不幸的是，這是一個轉錄錯字，而不是我正在測試的代碼中的錯字。儘管如此。 –

如何創建'start'和'end'？我嘗試了你正在嘗試做的事情，它似乎對我有用。 –

你的問題是，對於你的numpy版本，你不能使用布爾數組作爲數組的索引。只需使用np.where(mask==True)而不是掩碼，而使用np.where(mask==False)而不是〜掩碼，它將按需要工作。

來源

2016-07-30 02:44:03 bpachev

使用掩碼設置numpy ndarray的值

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