【python Numpy】处理np.nan类型的缺失值

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处理 np.nan 类型的缺失值

在数据处理中，缺失值的存在是一个常见问题。NumPy 提供了对 np.nan（Not a Number）值的处理方式，可以帮助我们高效地进行数据清洗和缺失值处理。本文将介绍如何在 NumPy 中处理 np.nan 类型的缺失值，包括检测、替换和删除缺失值等常见操作。

1. 检测 np.nan 值

首先，我们需要了解如何在数组中检测是否存在 np.nan 值。NumPy 提供了一个 np.isnan() 函数来进行这个操作。该函数返回一个布尔数组，标记哪些元素是 np.nan。

示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含 np.nan 的数组
arr = np