numpy中的“ isnotnan”功能，是否可以使用pythonic？

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我需要一个从数组返回非NaN值的函数。目前，我正在以这种方式进行操作：

>>> 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

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

— 地铁
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您目前正在测试非NaN的任何东西，而mtrw具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），则不需要反转，可以使用：

np.isfinite(a)

更多的pythonic和本机语言，易于阅读，在我的经验中，经常当你想避免使用NaN时，你也想避免使用INF。

只是以为我会把那个扔给别人。

— 以西结·克鲁格利克（Ezekiel Kruglick）
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注意：如果要使用isnotnan过滤熊猫，这是一种方法。

— 查理·海利

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@EzekielKruglick，如果数据已经存在于熊猫中，不仅熊猫实际上更快，而且还具有更多功能，因为它包含一个索引，您可以使用它更轻松地加入：gist.github.com/jaypeedevlin/fdfb88f6fd1031a819f1d46cb36384da

— Josh D.18年

1

我认为请留在评论中-最初的问题与熊猫无关。

— 乔什·D

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@JoshD。那是不对的，Numpy更快。我评论了您的要旨：gist.github.com/jaypeedevlin/…。基本上，您做错了-您是在Pandas对象上执行操作，而不是在ndarray上执行操作。在ndarray上执行操作的速度大约快25倍。

— 菲利普·卡恩

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@philipKahn嗯，看来我确实出错了。我在想numpy在执行操作之前会强制转换为ndarray，所以这.values是不必要的-生活和学习！

— Josh D.

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我不确定这是多还是少的pythonic ...

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

— 马云
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它不适用于numpy数组。现在，您不仅可以获取列表（从而从根本上改变返回对象的性质），而且还可以在Python循环中运行，并且比numpy方法要慢几个数量级。我完全不推荐这样做

— roganjosh

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要获取array([ 1., 2.])数组，arr = np.array([np.nan, 1, 2]) 您可以执行以下操作：

 arr[~np.isnan(arr)]

要么

arr[arr == arr]

（虽然：np.nan == np.nan是False）

— 考特
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