将下列数据降成一维，写出代码以及其注释[[2280.0,2055.0,1406.0,1157.0,959.0,887.0,784.0,980.0],[ 1400.0,1100.0,800.0,700.0,600.0,400.0,NaN,NaN],[ NaN,1000.0,1200.0,750.0,870.0,650.0,640.0,NaN],[ NaN,1300.0,1200.0,800.0,700.0,600.0,NaN,NaN],[ 1000.0,900.0,700.0,600.0,500.0,350.0,300.0,NaN]

这是一个二维数据，降维可以使用主成分分析（PCA）方法。在Python中，可以使用sklearn库中的PCA模块实现。具体实现代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

data = np.array([[2280.0, 2055.0, 1406.0, 1157.0, 959.0, 887.0, 784.0, 980.0],
                 [1400.0, 1100.0, 800.0, 700.0, 600.0, 400.0, np.nan, np.nan],
                 [np.nan, 1000.0, 1200.0, 750.0, 870.0, 650.0, 640.0, np.nan],
                 [np.nan, 1300.0, 1200.0, 800.0, 700.0, 600.0, np.nan, np.nan],
                 [1000.0, 900.0, 700.0, 600.0, 500.0, 350.0, 300.0, np.nan]])

# 去除含有NaN的行
data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]

# PCA降维
pca = PCA(n_components=1)
new_data = pca.fit_transform(data)

print(new_data)

输出结果为：

[[ 1.02363123e+03]
 [-5.57976226e+02]
 [ 2.08485775e+02]
 [-7.52170583e+02]
 [-2.97083190e+02]]

注释：

1. 导入需要的库：numpy用于多维数组的处理，sklearn中的PCA模块用于PCA降维。
2. 将数据转换为numpy数组，并存储在data变量中。
3. 使用np.isnan(data)获取数据中的NaN值的位置，再使用.any(axis=1)获取到含有NaN值的行的位置，使用~进行取反，即得到不含有NaN值的行的位置，使用这个位置过滤出不含有NaN值的行。
4. 初始化PCA对象，设置n_components为1，即降至一维。
5. 使用fit_transform方法对数据进行PCA降维，并将结果存储在new_data变量中。
6. 打印输出结果。