对我来说，@jmetz的答案不工作，但是使用pandas isnull()做到了。

x = x[~pd.isnull(x)]

试试这个:

import math
print [value for value in x if not math.isnan(value)]

要了解更多，请阅读列表推导式。

对我来说，@jmetz的答案不工作，但是使用pandas isnull()做到了。

x = x[~pd.isnull(x)]

做到以上几点:

x = x[~numpy.isnan(x)]

or

x = x[numpy.logical_not(numpy.isnan(x))]

我发现重置到相同的变量(x)并没有删除实际的nan值，必须使用不同的变量。将其设置为不同的变量删除了nan。 如。

y = x[~numpy.isnan(x)]

@jmetz的答案可能是大多数人需要的;然而，它会产生一个一维数组，例如，使其无法用于删除矩阵中的整行或整列。

为此，应该将逻辑数组缩减为一维，然后对目标数组进行索引。例如，下面将删除至少有一个NaN值的行:

x = x[~numpy.isnan(x).any(axis=1)]

点击这里查看更多细节。

最简单的方法是:

numpy.nan_to_num(x)

文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nan_to_num.html