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

@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

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)]

如果它有帮助，对于简单的1d数组:

x = np.array([np.nan, 1, 2, 3, 4])

x[~np.isnan(x)]
>>> array([1., 2., 3., 4.])

但如果你希望扩展到矩阵并保留形状:

x = np.array([
    [np.nan, np.nan],
    [np.nan, 0],
    [1, 2],
    [3, 4]
])

x[~np.isnan(x).any(axis=1)]
>>> array([[1., 2.],
           [3., 4.]])

我在处理pandas .shift()功能时遇到了这个问题，我想避免使用.apply(…，轴=1)由于其效率低下，不惜一切代价。

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

既适用于列表和numpy数组 因为v !=v仅用于NaN