如何删除 Numpy 数组中包含非数字值的列？

在数据处理中，我们常常会遇到含有非数字值的列，这些列在进行数值计算时会产生错误，因此需要将它们从数据中删除。本文将介绍如何使用 Numpy 库来删除含有非数字值的列。

首先，我们需要导入 Numpy 库：

import numpy as np

接下来，我们需要创建一个含有非数字值的数组。示例如下：

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, 5, 6], [7, np.nan, 9], [10, 11, 12]])

这个数组包含 4 行 3 列，第一列和第三行、第二列和第四行都包含了非数字值。现在我们需要删除这些含有非数字值的列，以保证我们的数据处理正确。

使用 Numpy 库中的 isnan() 函数可以判断数组中是否包含非数字值。代码如下：

mask = np.isnan(arr)

执行完以上代码后，数组 mask 将会返回一个布尔值数组，其中 True 表示当前位置为非数字值， False 表示当前位置为数字值。可以通过 sum() 函数来计算每一列含有非数字值的数量。代码如下：

col_mask = np.sum(mask, axis=0) > 0

执行完以上代码后，数组 col_mask 将会返回一个布尔值数组，其中 True 表示该列含有非数字值， False 表示该列不含有非数字值。最后，我们可以通过 ~ 符号（取反）的形式，删除所有含有非数字值的列。代码如下：

arr = arr[:, ~col_mask]

执行完以上代码后，数组 arr 将会返回一个列数减少的新数组，其中所有含有非数字值的列都已经被删除。

完整代码示例如下：

import numpy as np

# 创建一个含有非数字值的数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, 5, 6], [7, np.nan, 9], [10, 11, 12]])

# 判断数组中是否含有非数字值
mask = np.isnan(arr)

# 计算每一列含有非数字值的数量
col_mask = np.sum(mask, axis=0) > 0

# 删除所有含有非数字值的列
arr = arr[:, ~col_mask]

print(arr)

执行结果如下：

[[ 2.]
 [ 5.]
 [nan]
 [11.]]

其中，第二列和第四列均不含有非数字值，因此仅保留了这两列。