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Python Numpy:找到list中的np.nan值方法

这个问题源于在训练机器学习的一个模型时,使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan

报错信息如下:

ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 

刚开始不知道为什么会有这个,后来发现是list中存在nan值

下面是找到nan值的方法:

简单找到:

import numpy as np

x = np.array([2,3,np.nan,5,
  np.nan,5,2,3])

for item in x:
 if np.isnan(item):
 print('yes')


拿到index数组:

x = np.array([[1,2,3,4],
  [2,3,np.nan,5],
  [np.nan,5,2,3]])
print(np.argwhere(np.isnan(x)))
output: 
array([[1, 2], 
[2, 0]])

然而实际上,有些时候,如果是用pandas读出的数据,在list中print时提示为nan,但用isnan方法却并不能正确判断,会提示TypeError,此时需要用pandas.isnull()判断该值是否为空

下面是numpy.isnan()的文档

Python Numpy:找到list中的np.nan值方法

以上这篇Python Numpy:找到list中的np.nan值方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。