如何识别 numpy 矩阵中仅包含 NaN 的行的索引？

【问题标题】：How to identify the index of a row containing only NaNs in a numpy matrix?如何识别 numpy 矩阵中仅包含 NaN 的行的索引？
【发布时间】：2021-06-10 16:25:11
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的二维 numpy 矩阵：

array = np.array([[nan, nan, 5.1, nan, nan],
                  [nan, 3.2, 1.7, 9.9, nan],
                  [nan, nan, nan, nan, nan], 
                  [nan, nan, nan, nan, nan], 
                  [nan, nan, nan, nan, nan]])

我想确定矩阵中包含only nans 的第一行的索引。（在这种情况下，该索引将为 2。）但我不知道该怎么做。

我知道我可以使用 np.argwhere(np.isnan(array)) 找到所有 nans 的索引，但这并不是我想要的。

关于如何实现这一点的任何想法？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python numpy indexing row nan

【解决方案1】：

你已经接近了！您可以沿轴使用np.all（或np.array 方法all）来查找全部为nan 的条目，例如

import numpy as np
nan = np.nan
a = np.array([[nan, nan, 5.1, nan, nan],
              [nan, 3.2, 1.7, 9.9, nan],
              [nan, nan, nan, nan, nan],
              [nan, nan, nan, nan, nan],
              [nan, nan, nan, nan, nan]])
np.argwhere(np.isnan(a).all(axis=1))

会给你

array([[2],
       [3],
       [4]])

您还可以在此处使用argmax 的技巧来找到True 所在的第一行

np.isnan(a).all(axis=1).argmax()

会给

【讨论】：