如何从numpy数组中删除包含缺失值的行?
时间: 2023-10-03 09:07:09 浏览: 169
要从一个NumPy数组中删除包含缺失值的行,你可以使用`np.isnan()`函数来检查每个元素是否为缺失值,并将这些行索引出来进行删除。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan],
[4, np.nan, 6],
[7, 8, 9]])
# 使用np.isnan()函数检查缺失值
mask = np.isnan(arr).any(axis=1)
# 根据mask删除包含缺失值的行
arr = arr[~mask]
print(arr)
```
这段代码首先创建了一个包含缺失值的二维数组`arr`。然后,使用`np.isnan(arr).any(axis=1)`检查每一行是否包含缺失值,返回一个布尔类型的数组`mask`。最后,使用`arr[~mask]`根据`mask`删除包含缺失值的行。
运行以上代码,输出结果为:
```
[[7. 8. 9.]]
```
可以看到,包含缺失值的前两行已经被成功删除了。
相关问题
numpy删除缺失值
以下是使用NumPy删除缺失值的方法:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
# 删除包含缺失值的行
new_arr = arr[~np.isnan(arr)]
# 输出删除缺失值后的数组
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 4. 5.]
```
在上述代码中,我们首先导入了NumPy库。然后,我们创建了一个包含缺失值的数组。接下来,我们使用`np.isnan()`函数找到包含缺失值的行,并使用`~`运算符删除这些行。最后,我们输出了删除缺失值后的数组。
如何利用numpy库删掉缺失值
使用numpy库可以通过以下步骤来删除缺失值:
1. 导入numpy库:首先需要导入numpy库,可以使用以下代码实现:
```python
import numpy as np
```
2. 创建包含缺失值的numpy数组:使用numpy库创建一个包含缺失值的numpy数组,例如:
```python
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
```
3. 判断缺失值:使用numpy的isnan()函数来判断数组中的缺失值,该函数会返回一个布尔类型的数组,表示对应位置是否为缺失值。例如:
```python
mask = np.isnan(arr)
```
4. 删除缺失值:使用numpy的~操作符来取反布尔数组,然后通过索引操作来删除缺失值。例如:
```python
arr_cleaned = arr[~mask]
```
完整的代码示例如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
mask = np.isnan(arr)
arr_cleaned = arr[~mask]
print(arr_cleaned)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 4. 5.]
```
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