如何获取numpy数组中所有NaN值的索引列表？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何获取numpy数组中所有NaN值的索引列表？

【英文标题】：How to get the indices list of all NaN value in numpy array?

【发布时间】：2016-10-11 19:37:23

【问题描述】：

现在说我有一个 numpy 数组，它被定义为，

[[1,2,3,4],
[2,3,NaN,5],
[NaN,5,2,3]]

现在我想要一个包含所有缺失值索引的列表，在这种情况下为[(1,2),(2,0)]。

有什么办法可以做到吗？

【参考方案1】：

np.isnan 结合np.argwhere

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

输出：

array([[1, 2],
       [2, 0]])

【讨论】：

如何对具有浮点值的数组执行相同操作？

【参考方案2】：

您可以使用np.where 来匹配与数组的Nan 值和map 对应的布尔条件，以生成tuples 的列表。

>>>list(map(tuple, np.where(np.isnan(x))))
[(1, 2), (2, 0)]

【讨论】：

我想你想要list( zip(* map( list, np.where(np.isnan(x) ) ) ) )

【参考方案3】：

由于x!=x 返回与np.isnan(x) 相同的布尔数组（因为np.nan!=np.nan 将返回True），您也可以这样写：

np.argwhere(x!=x)

但是，我仍然建议编写 np.argwhere(np.isnan(x))，因为它更具可读性。我只是尝试提供另一种方法来编写此答案中的代码。