filter(lambda v: v==v, x)

既适用于列表和numpy数组 因为v !=v仅用于NaN

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)]

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)]

接受的答案改变了2d数组的形状。 我在这里提供了一个解决方案，使用Pandas dropna()功能。 它适用于1D和2D数组。在2D情况下，可以选择weather删除包含np.nan的行或列。

import pandas as pd
import numpy as np

def dropna(arr, *args, **kwarg):
    assert isinstance(arr, np.ndarray)
    dropped=pd.DataFrame(arr).dropna(*args, **kwarg).values
    if arr.ndim==1:
        dropped=dropped.flatten()
    return dropped

x = np.array([1400, 1500, 1600, np.nan, np.nan, np.nan ,1700])
y = np.array([[1400, 1500, 1600], [np.nan, 0, np.nan] ,[1700,1800,np.nan]] )


print('='*20+' 1D Case: ' +'='*20+'\nInput:\n',x,sep='')
print('\ndropna:\n',dropna(x),sep='')

print('\n\n'+'='*20+' 2D Case: ' +'='*20+'\nInput:\n',y,sep='')
print('\ndropna (rows):\n',dropna(y),sep='')
print('\ndropna (columns):\n',dropna(y,axis=1),sep='')

print('\n\n'+'='*20+' x[np.logical_not(np.isnan(x))] for 2D: ' +'='*20+'\nInput:\n',y,sep='')
print('\ndropna:\n',x[np.logical_not(np.isnan(x))],sep='')

结果:

==================== 1D Case: ====================
Input:
[1400. 1500. 1600.   nan   nan   nan 1700.]

dropna:
[1400. 1500. 1600. 1700.]


==================== 2D Case: ====================
Input:
[[1400. 1500. 1600.]
 [  nan    0.   nan]
 [1700. 1800.   nan]]

dropna (rows):
[[1400. 1500. 1600.]]

dropna (columns):
[[1500.]
 [   0.]
 [1800.]]


==================== x[np.logical_not(np.isnan(x))] for 2D: ====================
Input:
[[1400. 1500. 1600.]
 [  nan    0.   nan]
 [1700. 1800.   nan]]

dropna:
[1400. 1500. 1600. 1700.]

正如其他人所示

x[~numpy.isnan(x)]

的工作原理。但是如果numpy dtype不是原生数据类型(例如，如果它是object)，它将抛出一个错误。在这种情况下，你可以用熊猫。

x[~pandas.isna(x)] or x[~pandas.isnull(x)]