考虑astropy
Table() object。
from astropy.io import ascii
weather_data = """
day,precip,type
,1.5,rain
Tues, 9.,
Wed,1.1,snow
ed,,aaa
Wd,1.1,snow
"""
dat = ascii.read(weather_data)
print(dat)
day precip type
---- ------ ----
-- 1.5 rain
Tues 9.0 --
Wed 1.1 snow
ed -- aaa
Wd 1.1 snow
我需要删除包含至少一个蒙版元素的所有行。决赛桌应如下:
day precip type
---- ------ ----
Wed 1.1 snow
Wd 1.1 snow
这似乎是一项简单的任务,但我无法在docs中找到方法。
添加
我知道我可以使用.to_pandas()
将表格转换为pandas
对象,然后使用类似.dropna()
的内容,但这会迫使我安装pandas
我不想要。
答案 0 :(得分:3)
一般化的方式
import operator
# if python3: from functools import reduce
dat[reduce(operator.and_, [~dat[col].mask for col in dat.columns])]
day precip type
str4 float64 str4
---- ------- ----
Wed 1.1 snow
Wd 1.1 snow
这个过程的作用只是一种普遍的做法
dat[(~dat['day'].mask) & (~dat['precip'].mask) & (~dat['type'].mask)]
答案 1 :(得分:1)
这是另一种方式:
dat.remove_rows(np.where([c.data for c in dat.mask.itercols()])[-1])
但我同意你的意见,这个无效值的过滤应该由一个蒙面表支持。