Question

我有一个数组，我想将其更改为True和False值的数组，以便我可以删除nan值。

当使用np.isnan尝试如下时，它很好：

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])

但是当我尝试在我的阵列上做同样的事情时，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，鉴于错误，这与对象类型有关，但我不确定究竟是怎么回事。

请注意，在尝试math.isnan时，它似乎只显示单个值：

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，这将有效：

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]

用于Python中的数组的np.isnan

1 个答案: