Numpy 获取所有包含NaN值的行

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库获取包含NaN值的所有行。

NaN代表”不是数字”，在数据分析中是很常见的一种特殊数值。在处理数据时，我们常常需要找出包含NaN值的行或列。Numpy库提供了方便的方法来实现这个目的。

阅读更多：Numpy 教程

创建包含NaN值的数组

首先，我们需要创建一个包含NaN值的数组来演示如何使用Numpy来查找包含NaN值的行。可以使用Numpy的nan函数来创建一个含有NaN值的数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], 
                [4, np.nan, np.nan], 
                [7, 8, 9]])

print(arr)

该代码将生成一个包含NaN值的3×3数组：

array([[ 1.,  2., nan],
       [ 4., nan, nan],
       [ 7.,  8.,  9.]])

查找包含NaN值的行

要查找包含NaN值的行，我们可以使用isnan()函数来创建布尔类型的数组，其中NaN值为True，其他值均为False。接着，可以使用any()函数来检查哪些行包含NaN值，并使用where()函数的结果来获取包含NaN值的行的索引。

# 创建布尔类型的数组
bool_arr = np.isnan(arr)

# 判断哪些行包含NaN值
rows_with_nan = np.any(bool_arr, axis=1)

# 获取包含NaN值的行的索引
result = np.where(rows_with_nan)

print(result)

该代码将打印出如下结果：

(array([0, 1]),)

结果表示这个数组的第0行和第1行都包含了NaN值。

示例

假如我们有一份包含学生成绩的数据表格，其中有些学生的成绩缺失（NaN值），我们需要找出这些学生的所有信息。

首先，我们需要将这些数据转换为一个Numpy数组。

import numpy as np

data = np.array([
    ['张三', 1, 90, np.nan, 80],
    ['李四', 2, np.nan, 70, np.nan],
    ['王五', 3, 75, 85, 60]
])

接着，我们可以使用上面介绍的方法来查找包含NaN值的所有行。

bool_data = np.isnan(data.astype(float))
rows_with_nan = np.any(bool_data, axis=1)
result = np.where(rows_with_nan)

此时，我们得到了包含NaN值的所有行的索引。接下来，我们可以使用索引来获取这些学生的所有信息。

students_with_nan = data[result]

print(students_with_nan)

这将会输出如下结果：

array([['张三', '1', '90', 'nan', '80'],
       ['李四', '2', 'nan', '70', 'nan']], dtype='<U21')

我们可以看到，这个结果包含了所有缺失数据的学生的姓名、学号和成绩。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy库来查找包含NaN值的所有行。我们首先创建了一个含有NaN值的数组，然后使用isnan()函数来创建一个布尔类型的数组，其中NaN值为True，其他值均为False。接着，我们使用any()函数来检查哪些行包含NaN值，并使用where()函数的结果来获取包含NaN值的行的索引。

在实际的数据分析中，遇到包含缺失值的数据是很常见的情况。使用Numpy库提供的方法，可以方便地查找包含缺失值的行或列，从而更好地处理数据。