np.isnan for array in Python 中的数组

Question

我有一个数组，我想将其更改为真值和假值的数组，以删除nan值。

当使用np.isnan尝试如下

时，可以：

import numpy as np
a = np.array([1.,2.,np.nan])
a
Out[4]: array([ 1.,  2., nan])
np.isnan(a)
Out[5]: array([False, False,  True])

但是当我尝试在我的数组上做同样的事情时，它不起作用：

a
Out[9]: 
array([73788400000.0, 80017300000.0, 83680400000.0, 84939700000.0,
       83877800000.0, 83911700000.0, 85368100000.0, 83808200000.0,
       85936400000.0, 85177800000.0, 82705400000.0, 82119100000.0,
       73935400.0, 64018400.0, 42796500.0, 43130000.0, 42637600.0,
       167911000.0, nan], dtype=object)
np.isnan(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-10-f4b5b5e7f347>", line 1, in <module>
    np.isnan(a)
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

我怀疑，鉴于错误，这与对象类型有关，但我不确定具体如何。

请注意，当尝试math.isnan时，它似乎只接受单个值：

math.isnan(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-11-6d4d8c26d370>", line 1, in <module>
    math.isnan(a)
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

将数组转换为 float 这将起作用：

import numpy as np
a = np.array([73788400000.0, 80017300000.0, 83680400000.0, 84939700000.0,
              83877800000.0, 83911700000.0, 85368100000.0, 83808200000.0,
              85936400000.0, 85177800000.0, 82705400000.0, 82119100000.0,
              73935400.0, 64018400.0, 42796500.0, 43130000.0, 42637600.0,
              167911000.0, np.nan], dtype=object)
res = np.isnan(a.astype(float))
# [False False False False False False False False False False False False
#  False False False False False False  True]