最简单的方法是:

numpy.nan_to_num(x)

文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nan_to_num.html

试试这个:

import math
print [value for value in x if not math.isnan(value)]

要了解更多，请阅读列表推导式。

使用实例删除NumPy数组x中的NaN值。

x = x[~numpy.isnan(x)]

解释

内部函数numpy。isnan返回一个布尔/逻辑数组，当x不是数字时，该数组的值为True。因为我们想要相反的结果，所以我们使用非逻辑操作符~来获得一个数组，在x为有效数字的任何地方都是true。

最后，我们使用这个逻辑数组对原始数组x进行索引，以便只检索非nan值。

如果它有帮助，对于简单的1d数组:

x = np.array([np.nan, 1, 2, 3, 4])

x[~np.isnan(x)]
>>> array([1., 2., 3., 4.])

但如果你希望扩展到矩阵并保留形状:

x = np.array([
    [np.nan, np.nan],
    [np.nan, 0],
    [1, 2],
    [3, 4]
])

x[~np.isnan(x).any(axis=1)]
>>> array([[1., 2.],
           [3., 4.]])

我在处理pandas .shift()功能时遇到了这个问题，我想避免使用.apply(…，轴=1)由于其效率低下，不惜一切代价。

@jmetz的答案可能是大多数人需要的;然而，它会产生一个一维数组，例如，使其无法用于删除矩阵中的整行或整列。

为此，应该将逻辑数组缩减为一维，然后对目标数组进行索引。例如，下面将删除至少有一个NaN值的行:

x = x[~numpy.isnan(x).any(axis=1)]

点击这里查看更多细节。

正如其他人所示

x[~numpy.isnan(x)]

的工作原理。但是如果numpy dtype不是原生数据类型(例如，如果它是object)，它将抛出一个错误。在这种情况下，你可以用熊猫。

x[~pandas.isna(x)] or x[~pandas.isnull(x)]