从 pandas 转换为 numpy 后，如果数组包含 nan，则删除“nan”或减少 numpy 数组的长度 [重复]答案

【问题标题】：delete 'nan' or reduce length of numpy array if array contains nan after converting to numpy from pandas [duplicate]从 pandas 转换为 numpy 后，如果数组包含 nan，则删除“nan”或减少 numpy 数组的长度 [重复]
【发布时间】：2017-07-12 06:33:54
【问题描述】：

我想从一个 numpy 数组中删除 nan。假设我的 numpy 数组包含：

np_array = ["123","pqr","123",nan,"avb", nan]

预期输出：

["123","pqr","123","avb"]

如果我们在 pandas 中使用 pandas.dropna() 执行此操作，它会删除我不想执行的整行。我只想删除值并减小数组大小。

有什么办法可以做到吗？

【问题讨论】：

这些建议的重复只适用于数字数组（所以这些不是真正的重复）！
我假设您也不想删除这些行？
你看过 pandas.fillna() 吗？一般来说，如果将一行视为观察值，我们会尝试保留整行，而不仅仅是删除行内的 nan 值。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

您不能使用np.isnan，因为NaNs 是数组中的字符串，但您可以通过与字符串比较来使用布尔索引："nan"：

>>> import numpy as np
>>> np_array = np.array(["123","pqr","123",np.nan,"avb", np.nan])
>>> np_array[np_array != 'nan']
array(['1234', 'pqr', '123', 'avb'], 
      dtype='<U4')

【讨论】：

【解决方案2】：

isnan() 应该可以解决问题。关于如何做到这一点的最小示例：

>>> import numpy as np
>>> np_array = np.array([1,2,3,np.nan,4])
>>> np_array
array([  1.,   2.,   3.,  nan,   4.])
>>> np_array = np_array[~np.isnan(np_array)]
>>> np_array
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])

【讨论】：

不起作用：错误：*** TypeError: 输入类型不支持 ufunc 'isnan'，输入 c ting 规则 ''safe'' 它的 dtype 是 object
检查阵列的dtype。 isnan 为对象数组引发该错误。如果没有理由拥有对象数组，您可以执行arr.dtype=np.float64 或任何您想要的操作，然后isnan 将起作用。如果您确实需要对象，请使用上面 MSeifert 的答案。

【解决方案3】：

试试这个

np_clean = [x for x in np_array if str(x) != 'nan']

它会从你的列表中删除 nan

【讨论】：

【解决方案4】：

这适用于数值数组。

filter(lambda x: np.isfinite(x), np.array([1,2,3,np.nan]))

>>>[1.0, 2.0, 3.0]

【讨论】：