Python Numpy数组检查是否所有NaNs

在处理数据集或大量数据时，经常需要检查数组中是否存在NaNs（Not a Number）。Python的Numpy库提供了一种简单的方法来检测是否存在NaN值。

检查是否存在NaNs

要检查numpy数组是否存在NaN值，可以使用numpy.isnan()函数。此函数将输入数组的元素与NaN进行比较，并返回一个布尔数组。

import numpy as np

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

print(np.isnan(a))

输出结果：

[False False  True False]

可以看到，第3个元素是NaN值。

检查所有元素是否为NaNs

如果要检查所有元素是否都是NaN值，可以使用numpy.all()函数。

import numpy as np

a = np.array([np.nan, np.nan, np.nan])

print(np.all(np.isnan(a)))

输出结果：

True

这表示数组中所有元素都是NaN值。

检查任何一个元素是否为NaNs

如果要检查任何一个元素是否是NaN值，可以使用numpy.any()函数。

import numpy as np

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

print(np.any(np.isnan(a)))

输出结果：

True

这表示数组中至少有一个元素是NaN。