元胞数组里面还有一个二维的数据，二维数据里面的删除NAN

可以使用numpy中的isnan()函数来判断是否为NAN，并使用numpy中的delete()函数删除NAN。

例如，假设有一个二维数组arr：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan],
                [4, 5, 6],
                [np.nan, 8, 9]])

可以先使用isnan()函数找到NAN的位置：

mask = np.isnan(arr)

然后将NAN的位置作为索引传递给delete()函数并沿着第一维删除：

arr = np.delete(arr, np.where(mask)[0], axis=0)

最终得到的二维数组就没有NAN了。