代码

需要先导入pandas

arr的数据类型为一维的np.array

import pandas as pd
arr[~pd.isnull(arr)]

补充知识：python numpy.mean() axis参数使用方法【sum(axis=*)是求和，mean(axis=*)是求平均值】

如下所示：

import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])
print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True))
print('*'*50)
print(np.mean(X, axis=1, keepdims=True))
print('*'*50)
print(X.mean(axis=0))
print('*'*50)
print(X.mean(axis=1))

[[4. 5.]]

[[1.5]
[4.5]
[7.5]]

[4. 5.]

[1.5 4.5 7.5]

20200221

np.mean()还可计算列表元素均值：

import numpy as np
list1=[1,2,3,4,5]
list2=[[1,2,3],[4,5,6]]
print(np.mean(list1))
print(np.mean(list2))

结果：

3.0
3.5

以上这篇Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例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python博客。