Basicamente, estou fazendo algumas análises de dados. Eu li em um conjunto de dados como numpy.ndarray e alguns dos valores estão faltando (por simplesmente não estar lá, ser NaNou ser uma string escrita " NA").
Quero limpar todas as linhas que contêm qualquer entrada como esta. Como faço isso com um ndarray entorpecido?
>>> 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.]])
e reatribuir para a.
Explicação: np.isnan(a)retorna uma matriz semelhante com Trueonde NaN, em Falseoutro lugar. .any(axis=1)reduz um m*narray a numa oroperação lógica em todas as linhas, ~inverte True/Falsee a[ ]escolhe apenas as linhas do array original, que estão Trueentre colchetes.
np.isfinitetambém é útil neste caso, bem como quando você deseja se livrar de±Infvalores. Não requer o~, uma vez que retorna verdadeiro apenas para reais finitos.anyparaall. Já que você deseja selecionar linhas onde "todas são finitas", em vez de selecionar linhas onde "nenhuma é nan".