如何将 NaN 数组插入 numpy 二维数组

我试图在二维数组中的特定位置插入任意数量的 NaN 值行。我正在将来自微控制器的一些数据记录在 .csv 文件中并使用 python 进行解析。

数据存储在 3 列 2D 数组中，如下所示

[(122.0, 1.0, -47.0) (123.0, 1.0, -47.0) (125.0, 1.0, -44.0) ..., 
(39.0, 1.0, -47.0) (40.0, 1.0, -45.0) (41.0, 1.0, -47.0)]

第一列是序列计数器。我想做的是迭代序列值，比较当前和上一个序列号，并插入与缺失序列一样多的带有 nan 的行。

基本上，

[(122.0, 1.0, -47.0) (123.0, 1.0, -47.0) (125.0, 1.0, -44.0)]

会成为

[(122.0, 1.0, -47.0) (123.0, 1.0, -47.0) (nan, nan, nan) (125.0, 1.0, -44.0)]

然而下面的实现np.insert产生错误

while (i < len(list[1])):
     pid = list[i][0]
     newMissing = (pid - LastGoodId + 255) % 256
     TotalMissing = TotalMissing + newMissing
     np.insert(list,i,np.zeros(newMissing,1) + np.nan)   
     i = i + newMissing
     list[i][0] = TotalMissing
     LastGoodId = pid 

---> 28 np.insert(列表,i,np.zeros(newMissing,1) + np.nan) 29 i = i + 新失踪 30 列表[i][0] = 总缺失

类型错误：数据类型无法理解

关于如何实现这一目标有什么想法吗？

来自doc of np.insert() http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.insert.html:

import numpy as np
a = np.arrray([(122.0, 1.0, -47.0), (123.0, 1.0, -47.0), (125.0, 1.0, -44.0)]))
np.insert(a, 2, np.nan, axis=0)
array([[ 122.,    1.,  -47.],
       [ 123.,    1.,  -47.],
       [  nan,   nan,   nan],
       [ 125.,    1.,  -44.]])