Чтобы сдвинуть значения, отличные от NaN, вверх и поместить значения NaN вниз, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько подходов:

1. Сортировка: сортируйте массив или фрейм данных таким образом, чтобы значения NaN располагались в конце. Это можно сделать с помощью функций сортировки, таких как numpy.sort()или pandas.DataFrame.sort_values(). После сортировки значения, отличные от NaN, будут сдвинуты вверх.

Пример на Python с использованием NumPy:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4])
arr_sorted = np.sort(arr, na_position='last')
print(arr_sorted)

Вывод: [ 1. 2. 3. 4. nan nan]

2. Маскирование: создайте маску для идентификации значений, отличных от NaN, и используйте ее для изменения порядка массива или фрейма данных.

Пример на Python с использованием NumPy:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4])
mask = ~np.isnan(arr)
arr_masked = np.concatenate((arr[mask], arr[~mask]))
print(arr_masked)

Вывод: [1. 2. 3. 4. нан-нан]

3. Pandas DataFrame: если вы работаете с Pandas DataFrame, вы можете использовать функцию pandas.DataFrame.sort_values()с параметром na_position, для которого установлено значение «last». ‘.

Пример на Python с использованием pandas:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4]})
df_sorted = df.sort_values('col1', na_position='last')
print(df_sorted)

Выход:

   col1
0   1.0
1   2.0
3   3.0
5   4.0
2   NaN
4   NaN