python 快速替换Numpy 中的Nan（空值）和inf （无限值）

在做数据处理的时候由于要保证数据的个数不变，需要把数据中的空值和无穷值替换为指定的值（此处为255），考虑到数据量比较大（50000000条数据），效率也是一个考虑因素。
下面主要给出了替换数据的核心代码。

# +--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+
print('Predict New Data......')
start = datetime.datetime.now()

dataPre = input_Data   # 此处输入需要处理的原始数据

# 0: 00:23.012951  标记了这个方法的时间（以50000000条数据为例）
dataPre0 = np.array(dataPre)
dataPre0[np.isnan(dataPre0)] = 255
dataPre0[np.isinf(dataPre0)] = 255

# 0:02:03.038840
dataPre1 = (dataPre)
dataPre1 = dataPre1.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
dataPre1 = dataPre1.fillna(value = 255)

# 0:02:03.140287
dataPre2 = (dataPre)
dataPre2 = (dataPre2.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)).fillna(value = 255)    # shi yong te ding shuju tian chong

# 0:00:30.346661
dataPre3 = np.array(dataPre)
dataPre3[(dataPre3 == float('inf')) | (dataPre3 == float('-inf')) | (dataPre3 == float('nan'))] = 255

# 0:00:19.702519
dataPre4 = np.array(dataPre)
dataPre4[np.isinf(dataPre4)] = np.nan  # 将数组里面的无穷值转为空值
dataPre4[np.isnan(dataPre4)] = 255  # # 将nan值替换为255

# 0:01:10.404677
dataPre5 = np.array(dataPre)
dataPre5 = np.where(np.isnan(dataPre5), 255, dataPre5)
dataPre5 = np.where(np.isinf(dataPre5), 255, dataPre5)

可以看出几种方法的效率差别还是比较大的，尤其是使用了replace或者np.where函数的方法，比较慢。

参考链接：

https://blog.csdn.net/zhao2chen3/article/details/113746841

https://blog.csdn.net/helei001/article/details/53066317

https://blog.csdn.net/Aaron_Zy7/article/details/109054073

https://stackoverflow.com/questions/5124376/convert-nan-value-to-zero