Básicamente, estoy haciendo un análisis de datos. Leí en un conjunto de datos como numpy.ndarray y faltan algunos de los valores (ya sea por no estar allí, por estar NaNo por ser una cadena escrita " NA").
Quiero limpiar todas las filas que contengan una entrada como esta. ¿Cómo hago eso con un ndarray numpy?
>>> 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.]])
y reasignar esto a a.
Explicación: np.isnan(a)devuelve una matriz similar con Truewhere NaN, en Falseotro lugar. .any(axis=1)reduce una m*nmatriz a nuna oroperación lógica en todas las filas, ~invierte True/Falsey a[ ]elige solo las filas de la matriz original, que tienen Trueentre paréntesis.
np.isfinitetambién es útil en este caso, así como cuando desea deshacerse de±Infvalores. No requiere~, ya que devuelve verdadero solo para reales finitos.anyaall. Dado que desea seleccionar filas donde "todos son finitos", en lugar de seleccionar filas donde "ninguno es nan".