如何从NumPy数组中删除NaN值?
[1, 2, NaN, 4, NaN, 8] ⟶ [1, 2, 4, 8]
如何从NumPy数组中删除NaN值?
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当前回答
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)]
其他回答
如果你使用numpy
# first get the indices where the values are finite
ii = np.isfinite(x)
# second get the values
x = x[ii]
filter(lambda v: v==v, x)
既适用于列表和numpy数组 因为v !=v仅用于NaN
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。
使用实例删除NumPy数组x中的NaN值。
x = x[~numpy.isnan(x)]
解释
内部函数numpy。isnan返回一个布尔/逻辑数组,当x不是数字时,该数组的值为True。因为我们想要相反的结果,所以我们使用非逻辑操作符~来获得一个数组,在x为有效数字的任何地方都是true。
最后,我们使用这个逻辑数组对原始数组x进行索引,以便只检索非nan值。