numpy中的“isnotnan”功能，这可以更pythonic吗？答案

【问题标题】："isnotnan" functionality in numpy, can this be more pythonic?numpy中的“isnotnan”功能，这可以更pythonic吗？
【发布时间】：2011-02-19 08:45:39
【问题描述】：

我需要一个从数组中返回非 NaN 值的函数。目前我正在这样做：

>>> a = np.array([np.nan, 1, 2])
>>> a
array([ NaN,   1.,   2.])

>>> np.invert(np.isnan(a))
array([False,  True,  True], dtype=bool)

>>> a[np.invert(np.isnan(a))]
array([ 1.,  2.])

Python：2.6.4 numpy：1.3.0

如果您知道更好的方法，请分享，谢谢

【问题讨论】：

标签： arrays numpy python nan

【解决方案1】：

a = a[~np.isnan(a)]

【讨论】：

【解决方案2】：

您当前正在测试任何不是 NaN 的东西，而 mtrw 有正确的方法来执行此操作。如果您有兴趣测试有限数（不是 NaN 也不是 INF），那么您不需要求逆并且可以使用：

np.isfinite(a)

更多pythonic和原生，易于阅读，根据我的经验，通常当你想避免 NaN 时，你也想避免 INF。

只是想我会把它扔给人们。

【讨论】：

注意：如果你想使用 isnotnan 来过滤 pandas，这是要走的路。
@EzekielKruglick 如果数据已经存在于 pandas 中，那么 pandas 不仅速度更快，而且功能也更强，因为它包含一个索引，您可以使用它来更轻松地加入：@987654321 @
我认为把它留在 cmets - 最初的问题与熊猫无关。
@JoshD。这是不正确的，Numpy 更快。我评论了你的要点：gist.github.com/jaypeedevlin/…。基本上，你做错了——你是在 Pandas 对象上执行操作，而不是在 ndarray 上执行操作。在 ndarray 上执行操作大约快 25 倍。
@philipKahn 嗯，看起来我确实犯了一个错误。我在想象 numpy 在执行操作之前会强制转换为 ndarray，因此 .values 是不必要的 - 生活和学习！

【解决方案3】：

我不确定这或多或少是pythonic...

a = [i for i in a if i is not np.nan]

【讨论】：

它不适合 numpy 数组。您现在不仅得到了一个 list （从而从根本上改变了返回对象的性质），而且它在 Python 循环中运行，并且比 numpy 方法慢几个数量级。我完全不推荐这个

【解决方案4】：

从数组arr = np.array([np.nan, 1, 2]) 中获取array([ 1., 2.]) 你可以这样做：

 arr[~np.isnan(arr)]

或

arr[arr == arr]

（虽然：np.nan == np.nan 是 False）

【讨论】：