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]

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。

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)]

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

既适用于列表和numpy数组 因为v !=v仅用于NaN

@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