基本的に、私はいくつかのデータ分析を行っています。データセットをnumpy.ndarrayとして読み取りましたが、値の一部が欠落しています（存在しない、存在するNaN、または " NA"と記述された文字列である）。
このようなエントリを含むすべての行をクリーンアップしたいと思います。numpy ndarrayでそれを行うにはどうすればよいですか？
回答:
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,np.nan], [7,8,9]])
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., nan],
[ 7., 8., 9.]])
>>> a[~np.isnan(a).any(axis=1)]
array([[ 1., 2., 3.],
[ 7., 8., 9.]])
これをに再割り当てしaます。
説明：where 、他の場所でnp.isnan(a)同様の配列を返します。配列を行全体に対する論理演算でに縮小し、元の配列から括弧内にある行のみを反転して選択します。TrueNaNFalse.any(axis=1)m*nnor~True/Falsea[ ]True
anyする必要がありallます。「どれもnanではない」行を選択するのではなく、「すべてが有限」である行を選択したいので。
np.isfiniteこの場合や、±Inf値を削除したい場合にも役立ちます。~有限の実数に対してのみtrueを返すため、は必要ありません。