Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

`Raw.resample` doesn't handle NaNs

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#14,421 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Start by running the reproduction script in the issue, which builds a RawArray with trailing NaNs and calls raw.resample(500). Find where Raw.resample is implemented in mne-python and check how it treats NaN samples. Done means NaN-containing channels keep NaNs only at the corresponding time points instead of turning the whole channel into NaN. The approach (interpolate, resample, restore NaNs) is the author's suggestion and still needs a maintainer decision.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

BUG
Description of the problem

Raw.resample turns the entire channel into NaN if even one sample is NaN. This can occur in real-world data, for example, in eye-tracking recordings (blinks, see #11879) or XDF recordings where streams end at different times.

Steps to reproduce
import mne
import numpy as np

sfreq = 1000
data = np.sin(2 * np.pi * 10 * np.arange(10000) / sfreq)[np.newaxis]
data[0, -10:] = np.nan
raw = mne.io.RawArray(data, mne.create_info(1, sfreq, "eeg"))

raw.resample(500)
print(np.isnan(raw.get_data()).mean())  # 1.0
Link to data

No response

Expected results

I think Raw.resample should handle NaN, for example by temporarily filling NaNs with linear interpolation, resampling, and then restoring NaNs at the corresponding locations. Unlike #11408, this approach relies on the data rather than annotations.

I'm happy to open a PR.

Actual results

The entire channel consists of NaN after resampling.

Additional information
Platform             Linux-7.2.9-arch1-1-x86_64-with-glibc2.44 (Wayland)
Python               3.12.14 (main, Aug 25 2026, 14:00:49) [Clang 22.1.3 ]
Executable           /home/clemens/Projects/mnelab/.venv/bin/python
CPU                  AMD Ryzen 7 9700X 8-Core Processor (16 cores)
Memory               60.5 GiB

Core
├☑ mne               1.13.2 (latest release)
├☑ numpy             2.5.3 (OpenBLAS 0.3.34.106.0 with 16 threads via pthreads)
├☑ scipy             1.18.1
└☑ matplotlib        3.11.2 (backend=qtagg)

Numerical (optional)
├☑ scikit-learn      1.9.0
├☑ threadpoolctl     3.6.0
├☑ h5io              0.2.5
├☑ h5py              3.16.0
└☐ unavailable       numba, nibabel, nilearn, dipy, openmeeg, python-picard, jamica, cupy, pandas

Visualization (optional)
├☑ qtpy              2.4.3 (PySide6=6.11.2)
├☑ pyqtgraph         0.14.0
├☑ mne-qt-browser    0.7.5
└☐ unavailable       pyvista, pyvistaqt, vtk, ipympl, ipywidgets, trame, trame_client, trame_server, trame_pyvista, trame_vtk, trame_vuetify

Ecosystem (optional)
├☑ autoreject        0.4.4
├☑ edfio             0.4.17
├☑ pybv              0.8.1
└☐ unavailable       mne-bids, mne-nirs, mne-features, mne-connectivity, mne-icalabel, mne-bids-pipeline, neo, eeglabio, curryreader, mffpy, pymef, antio, defusedxml
Ngôn ngữ chính
Python
Star
3.5k
Fork
1.6k
Merge trung bình
1 ngày 3 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
74

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của mne-tools/mne-python

Tất cả issue của mne-tools/mne-python

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.