Numpy 查找包含 NaN 的列

在数据分析的过程中，我们经常会遇到一些 NaN（Not a Number）的数据，这些数据可能来自于数据采集时的异常，也可能是数据记录的缺失导致的。在处理这些数据的时候，我们需要找出哪些列包含 NaN 值，以便后续进行处理。这篇文章将介绍如何用 Numpy 找出包含 NaN 值的列。

代码实现

我们可以使用 Numpy 的 isnan() 函数来查找数组中的 NaN 值，然后再对每一列进行判断，看列中是否存在 NaN 值。以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含 NaN 值的 3x3 矩阵
a = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

# 找出哪些列包含 NaN 值
nan_cols = np.any(np.isnan(a), axis=0)

# 输出结果
print(nan_cols)

代码输出的结果如下：

[False  True  True]

代码中，我们首先创建了一个包含 NaN 值的 3x3 矩阵，然后使用 isnan() 函数找出该矩阵中的 NaN 值。接着，我们使用 any() 函数对每一列进行判断，看该列中是否存在 NaN 值。最后，我们输出了结果，结果中包含了每一列是否存在 NaN 值的信息。

结论

在数据分析的过程中，找出哪些列包含 NaN 值非常重要。通过使用 Numpy 的 isnan() 函数和 any() 函数，我们可以很方便地找出这些包含 NaN 值的列。如果你正在进行数据分析的工作，希望以上示例代码能够对你有所帮助。