如何删除Numpy数组中包含非数字值的行

如何删除Numpy数组中包含非数字值的行

很多时候如何删除数据，我们在NumPy数组中都有一些非数字值。这些值需要被删除，这样数组就没有了这些不必要的值，看起来更体面。使用Bitwise NOT操作符和np.isan()函数，可以删除所有包含Nan值的行。

示例 1:

# Importing Numpy module
import numpy as np
??
# Creating 2X3 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[10.5, 22.5, 3.8],
??????????????????[41, np.nan, np.nan]])
??
print("Given array:")
print(n_arr)
??
print("\nRemove all rows containing non-numeric elements")
print(n_arr[~np.isnan(n_arr).any(axis=1)])

输出:

在上面的例子中，我们从2X3的Numpy数组中移除含有非数字值的行。

示例 2:

# Importing Numpy module?
import numpy as np
??
# Creating 3X3 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[10.5, 22.5, 3.8],?
??????????????????[23.45, 50, 78.7],
??????????????????[41, np.nan, np.nan]])
??
print("Given array:")
print(n_arr)
??
print("\nRemove all rows containing non-numeric elements")
print(n_arr[~np.isnan(n_arr).any(axis=1)])

输出:

在上面的例子中，我们从3X3的Numpy数组中移除含有非数字值的行。

示例 3:

# Importing Numpy module
import numpy as np
??
# Creating 5X4 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[10.5, 22.5, 3.8, 5],
??????????????????[23.45, 50, 78.7, 3.5],
??????????????????[41, np.nan, np.nan, 0],
??????????????????[20, 50.20, np.nan, 2.5],
??????????????????[18.8, 50.60, 8.8, 58.6]])
??
print("Given array:")
print(n_arr)
??
print("\nRemove all rows containing non-numeric elements")
print(n_arr[~np.isnan(n_arr).any(axis=1)])

输出:

在上面的例子中，我们从5X4的Numpy数组中移除包含非数字值的行。

（编辑：威海站长网）

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