np.isnan用于Python中的数组

Question

我有一个想要更改为True和False值的数组，以便可以删除nan值。

当使用np.isnan尝试如下时，这很好：

import numpy as np

a = np.array([1.,2.,np.nan])

a
Out[4]: array([ 1.,  2., nan])

np.isnan(a)
Out[5]: array([False, False,  True])

但是，当我尝试在阵列上执行相同操作时，它不起作用：

a
Out[9]: 
array([73788400000.0, 80017300000.0, 83680400000.0, 84939700000.0,
       83877800000.0, 83911700000.0, 85368100000.0, 83808200000.0,
       85936400000.0, 85177800000.0, 82705400000.0, 82119100000.0,
       73935400.0, 64018400.0, 42796500.0, 43130000.0, 42637600.0,
       167911000.0, nan], dtype=object)
np.isnan(a)

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-10-f4b5b5e7f347>", line 1, in <module>
    np.isnan(a)

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

我怀疑，鉴于该错误，这与对象类型有关，但是我不确定它到底有多精确。

请注意，尝试使用math.isnan时，它似乎仅采用单个值：

math.isnan(a)

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-11-6d4d8c26d370>", line 1, in <module>
    math.isnan(a)

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

将您的数组转换为float ，这将起作用：

import numpy as np

a = np.array([73788400000.0, 80017300000.0, 83680400000.0, 84939700000.0,
              83877800000.0, 83911700000.0, 85368100000.0, 83808200000.0,
              85936400000.0, 85177800000.0, 82705400000.0, 82119100000.0,
              73935400.0, 64018400.0, 42796500.0, 43130000.0, 42637600.0,
              167911000.0, np.nan], dtype=object)

res = np.isnan(a.astype(float))

# [False False False False False False False False False False False False
#  False False False False False False  True]