Come rimuovere tutte le righe in un numpy.ndarray che contengono valori non numerici

Fondamentalmente, sto facendo un'analisi dei dati. Ho letto in un set di dati come numpy.ndarray e alcuni valori mancano (o semplicemente non esserci, essere NaNo essere una stringa scritta " NA").

Voglio pulire tutte le righe che contengono qualsiasi voce come questa. Come posso farlo con un numpy ndarray?

python numpy

— zebra
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>>> 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.]])

e riassegnalo a a.

Spiegazione: np.isnan(a)restituisce un array simile con Truewhere NaN, Falsealtrove. .any(axis=1)riduce un m*narray a ncon un'operazione logica orsu intere righe, ~inverte True/Falsee a[ ]sceglie solo le righe dell'array originale, che hanno Truetra parentesi.

— eumiro
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np.isfiniteè utile anche in questo caso, così come quando vuoi sbarazzarti dei ±Infvalori. Non richiede il ~, poiché restituisce vero solo per reali finiti.

— nought101

@ naught101 Devi anche passare anya all. Dal momento che si desidera selezionare le righe in cui "tutti sono finiti", invece di selezionare le righe in cui "nessuno è nan".

— AnnanFay