如何在包含字符串的 numpy ndarray 中检查 NaN答案

【问题标题】：How to check for NaNs in a numpy ndarray which contains strings如何在包含字符串的 numpy ndarray 中检查 NaN
【发布时间】：2020-07-13 02:24:18
【问题描述】：

通常我可以使用 numpy.isnan() 检查 NaN：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [np.nan, 5]])
print(type(arr1))
print(np.isnan(arr1))

<class 'numpy.ndarray'>
[[False False]
 [False False]
 [ True False]]

但是对于包含字符串的数组，我怎样才能达到同样的效果呢？

arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [np.nan, 5], ['high', 'low']])
print(type(arr2))
print(np.isnan(arr2))

<class 'numpy.ndarray'>

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-4a4a4bc72076> in <module>
      1 array = np.array([[1, 2], [3, 4], [np.nan, 5], ['high', 'low']])
      2 print(type(array))
----> 3 print(np.isnan(array))

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''

【问题讨论】：

第二种情况 arr2 是 '
第二个数组看起来像什么？你打印了吗？如果是字符串数组，则测试 'nan' 字符串

标签： python numpy numpy-ndarray numpy-ufunc

【解决方案1】：

正如评论者所建议的那样，在数组中包含字符串导致所有元素被静默强制转换为字符串，包括现在为“nan”的 np.nan 值，可以通过 arr2==nan 找到：

print(arr1=='nan')

[[False False]
 [False False]
 [ True False]
 [False False]]

【讨论】：