如何通过在较小的列表中添加nan来匹配两个列表?

单向使用 numpy.resize :

np.resize(x, y.shape[0])*(y/y)

array([ 2.,  4., nan, nan, nan,  5., nan])

说明:

• numpy.调整大小 x )匹配目标的长度 y (即。 y.shape[0] )
• y/y int / )或者 np.nan (什么都可以/ np.nan公司 )生成映射数组。
• resized_arr * (y/y) :基本上从调整大小的 在可能的地方。因为任何数乘以 nan 产量 ,此步骤确保最终数组具有 南 十 .

这个怎么样,不漂亮,但很管用。

def add_nans(x,y):
    lst = []
    index = 0
    for val in y:
        if np.isnan(val):
            lst.append(np.nan)
        else:
            lst.append(x[index])
            index +=1

    return np.array(lst)

x = np.array([2, 4, 5])
y = np.array([14, 15, NaN, NaN, NaN, 16, NaN])  

x_changed = add_nans(x,y)