Преобразование списка python с значениями None в массив numpy с значениями nan

Я пытаюсь преобразовать список, содержащий числовые значения и None значения в numpy.array, так что None заменяет на numpy.nan.

Например:

my_list = [3,5,6,None,6,None]

# My desired result: 
my_array = numpy.array([3,5,6,np.nan,6,np.nan])

Наивный подход завершается неудачно:

>>> my_list
[3, 5, 6, None, 6, None]
>>> np.array(my_list)
array([3, 5, 6, None, 6, None], dtype=object) # very limited 
>>> _ * 2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'int'

>>> my_array # normal array can handle these operations
array([  3.,   5.,   6.,  nan,   6.,  nan])
>>> my_array * 2
array([  6.,  10.,  12.,  nan,  12.,  nan])

Каков наилучший способ решить эту проблему?

Ответ 1

Вам просто нужно явно объявить тип данных:

>>> my_list = [3, 5, 6, None, 6, None]
>>> np.array(my_list, dtype=np.float)
array([  3.,   5.,   6.,  nan,   6.,  nan])

Ответ 2

Что насчет

my_array = np.array(map(lambda x: numpy.nan if x==None else x, my_list))