Wie entferne ich NaN-Werte (Not-a-Number) aus einem NumPy-Array?

NaN-Werte aus einem NumPy-Array entfernen

NumPy-Arrays enthalten häufig fehlende oder ungültige Daten, die als NaN (Not-a-Number) dargestellt werden. Das Entfernen dieser Werte ist für die Datenmanipulation oder -analyse unerlässlich. So erreichen Sie dies mit NumPy:

Numpy.isnan und Array-Indizierung verwenden

So entfernen Sie NaN-Werte aus einem Array x:

<code class="python">x = x[~numpy.isnan(x)]</code>

Erklärung:

1. numpy.isnan(x): Diese Funktion erstellt ein logisches Array, in dem True NaN-Werte in x darstellt.
2. Logischer-NOT-Operator (~): Die Tilde (~) dreht die True/False-Werte um, was zu einem Array mit True für Nicht-NaN-Werte führt.
3. Array-Indizierung mit dem resultierenden Array: Mithilfe dieses logischen Arrays zum Indexieren von x rufen wir die Elemente ab, die den wahren Werten entsprechen, und entfernen effektiv die NaN-Werte.

Beispiel:

<code class="python">array = [1, 2, NaN, 4, NaN, 8]

# Remove NaN values
array_cleaned = array[~numpy.isnan(array)]

print(array_cleaned)  # Output: [1, 2, 4, 8]</code>

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