非数值numpy数组的NAN-replacemen强制转换

Question

考虑数组

x = np.array(['1', '2', 'a'])

绑定以转换为浮点数组会引发异常

x.astype(np.float)
ValueError: could not convert string to float: a

numpy是否提供了任何有效的方法将其强制转换为数值数组，用NAN之类的东西替换非数值？

或者，是否有一个有效的numpy函数相当于np.isnan，但它也测试非数字元素，如字母？

Answer 1

如果您碰巧也在使用pandas，那么可以使用^{}方法：

In [1]: import numpy as np

In [2]: import pandas as pd

In [3]: x = np.array(['1', '2', 'a'])

In [4]: pd.to_numeric(x, errors='coerce')
Out[4]: array([  1.,   2.,  nan])