title: python: Deleting NaN-Values in an array with objects
body: <p>I am kinda new to python, but I want to read some data out of a file with python. And my Problem is that there are NaN-Values in the data and I am unable to delete them. It would be also an idea to replace them with a zero.</p>
  
  <p>My data looks like this:</p>
  
  <pre><code>&gt;&gt;&gt; data
  array(['123.6', 'NaN' , '124.5' , '8463.9' , .... , '764.8'],
        ['NaN', '763.9', ..., 'NaN'] , dtype=object] 
  </code></pre>
  
  <p>I created it with numpy array. And my goal is to creape a <code>np.float</code> without the NaN-Values. Thus I thought it would be a good idea to create a mask with <code>np.isnan(data)</code> but I get the following error</p>
  
  <blockquote>
    <p>TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''</p>
  </blockquote>
  
  <p>Then I had an other idea how to solve this problem. I thought about using the <code>np.setdiff1d(data,NaN)</code> function and therefor I wanted to create an array with NaN-Values:</p>
  
  <pre><code>&gt;&gt;&gt; NaN = np.array([NaN, NaN])
  Traceback (most recent call last):
    File "&lt;stdin&gt;", line 1, in &lt;module&gt;
  NameError: name 'NaN' is not defined
  </code></pre>
  
  <p>but I don't managed it to work.</p>
  
  <p>Any ideas how to solve this problem?</p>
  
  <p><strong>EDIT I:</strong></p>
  
  <p>If you want to recreate my Problem:
  - I give you the data at the end of the comment.
  - my whole code:</p>
  
  <pre><code>file = open('data.txt','r')
  data = [ ]
  for line in (x for x in file if not (x.startswith('#'))):
      line = line.strip().split(' ')
      data.append(line)
  data = np.array(data)
  </code></pre>
  
  <p>This code works. But if I try the next step <code>data = data.astype(np.float)</code> it isn't working, because of the NaN-Values.</p>
  
  <p>Part of my original data, which I save as an <code>.txt</code> file.</p>
  
  <pre><code>1564.5  927.5   -33.217633987949434 -75.28690848012765  0.8646  0.8654  0.8041  0.8399  0.816   0.8157  0.8005  0.7783  0.7758  0.3526  0.0023  0.0513  0.0507  9.591876    121.94432   63.2077 64.7261 9.68262 118.91  9.48605 126.374 9.51632 124.666 9.55169 123.097 9.57373 122.254 9.59818 121.403 9.62448 120.563 9.50012 125.52  9.65311 119.719 9.71611 118.056 9.53956 123.598 9.59347 121.561 9.65895 119.555
  1565.5  927.5   -33.215517631467705 -75.28691044613586  0.8538  0.8055  0.7497  0.7763  0.7828  0.785   0.7782  0.73    0.7504  0.3455  0.0021  0.0493  0.0478  9.591876    121.94432   63.2077 64.7261 9.68262 118.91  9.48605 126.374 9.51632 124.666 9.55169 123.097 9.57373 122.254 9.59818 121.403 9.62448 120.563 9.50012 125.52  9.65311 119.719 9.71611 118.056 9.53956 123.598 9.59347 121.561 9.65895 119.555
  1566.5  927.5   -33.213401274416846 -75.28691239293255  0.8768  0.8702  0.7963  0.8287  0.8233  0.8209  0.7982  0.7617  0.7737  0.3599  0.002   0.0469  0.0512  9.591876    121.94432   63.2077 64.7261 9.68262 118.91  9.48605 126.374 9.51632 124.666 9.55169 123.097 9.57373 122.254 9.59818 121.403 9.62448 120.563 9.50012 125.52  9.65311 119.719 9.71611 118.056 9.53956 123.598 9.59347 121.561 9.65895 119.555
  1488.5  928.5   -33.378488511902496 -75.28724058707648  0.8861  0.8839  0.8238  0.8425  0.8199  0.8224  0.8003  0.7847  0.7765  0.3624  0.0023  0.0561  0.0597  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1489.5  928.5   -33.37637213942188  -75.28724401326073  0.8813  0.8479  0.7873  0.8153  0.8422  0.8334  0.8146  0.7521  0.79    0.3608  0.0021  0.0572  0.0584  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1490.5  928.5   -33.374255765947325 -75.2872474202336   0.884   0.8697  0.8102  0.845   0.8455  0.8415  0.8285  0.7883  0.7974  0.359   0.0023  0.0554  0.0576  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1491.5  928.5   -33.37213939148442  -75.28725080799506  0.8901  0.8802  0.8183  0.856   0.8566  0.8435  0.8285  0.7786  0.804   0.3601  0.0024  0.0553  0.057   NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1492.5  928.5   -33.370023016038736 -75.28725417654512  0.8815  0.8607  0.8006  0.8368  0.8314  0.8275  0.8135  0.771   0.7865  0.3536  0.0023  0.0541  0.055   NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1493.5  928.5   -33.367906639615875 -75.28725752588373  0.8751  0.8435  0.7843  0.8148  0.8174  0.8144  0.8019  0.7449  0.7686  0.3536  0.0023  0.052   0.0538  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1494.5  928.5   -33.36579026222143  -75.28726085601092  0.8719  0.8724  0.8177  0.8545  0.8387  0.8299  0.8211  0.7898  0.793   0.3545  0.0023  0.055   0.0586  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1495.5  928.5   -33.363673883860976 -75.28726416692662  0.8701  0.8694  0.8039  0.8428  0.8347  0.835   0.8166  0.7782  0.7856  0.3534  0.002   0.0543  0.0546  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1496.5  928.5   -33.36155750454011  -75.28726745863086  0.8688  0.8537  0.7963  0.8333  0.825   0.829   0.81    0.7709  0.7784  0.3479  0.0019  0.0525  0.0546  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1497.5  928.5   -33.35944112426442  -75.28727073112363  0.8548  0.8283  0.7676  0.8069  0.8027  0.7961  0.7849  0.738   0.7596  0.3399  0.002   0.0513  0.0511  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1498.5  928.5   -33.35732474303949  -75.28727398440489  0.8691  0.828   0.7659  0.8038  0.8106  0.7977  0.7894  0.7406  0.7664  0.3452  0.0022  0.0506  0.0502  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1499.5  928.5   -33.35520836087091  -75.28727721847463  0.8878  0.8503  0.7941  0.8226  0.8437  0.8301  0.8254  0.7611  0.791   0.3579  0.0021  0.0533  0.0563  NaN NaN 63.2476 64.9044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  1500.5  928.5   -33.35309197776428  -75.28728043333282  0.8974  0.8695  0.8044  0.8397  0.8516  0.8445  0.8307  0.7854  0.8033  0.3628  0.0023  0.0575  0.0592  9.591876    121.94432   63.2077 64.7261 9.68262 118.91  9.48605 126.374 9.51632 124.666 9.55169 123.097 9.57373 122.254 9.59818 121.403 9.62448 120.563 9.50012 125.52  9.65311 119.719 9.71611 118.056 9.53956 123.598 9.59347 121.561 9.65895 119.555
  1501.5  928.5   -33.350975593725174 -75.28728362897951  0.8998  0.877   0.8148  0.8441  0.8492  0.84    0.8154  0.7692  0.7918  0.3604  0.0021  0.0515  0.0525  9.591876    121.94432   63.2077 64.7261 9.68262 118.91  9.48605 126.374 9.51632 124.666 9.55169 123.097 9.57373 122.254 9.59818 121.403 9.62448 120.563 9.50012 125.52  9.65311 119.719 9.71611 118.056 9.53956 123.598 9.59347 121.561 9.65895 119.555
  1502.5  928.5   -33.34885920875918  -75.28728680541461  0.9023  0.8761  0.8141  0.8487  0.8483  0.8415  0.8216  0.7694  0.7926  0.3603  0.002   0.0526  0.0552  9.591876    121.94432   63.2077 64.7261 9.68262 118.91  9.48605 126.374 9.51632 124.666 9.55169 123.097 9.57373 122.254 9.59818 121.403 9.62448 120.563 9.50012 125.52  9.65311 119.719 9.71611 118.056 9.53956 123.598 9.59347 121.561 9.65895 119.555
  </code></pre>