Question

这是我的代码：

with open(r'filename.dat') as f:
for line in itertools.islice(f, 19, None):
    line = line.strip()
    columns = line.split()
    lam = columns[0]
    lam1 = np.array(lam)
    flux = float(columns[1])
    flux1 = np.array(flux)
    data = np.column_stack((lam1,flux1))
    data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]
    print(data)

我收到此错误：

TypeError：输入类型不支持ufunc'isnan'，并且根据强制转换规则“ safe”，不能将输入安全地强制转换为任何受支持的类型

Answer 1

您可以使用numpy函数genfromtxt更轻松地导入数据，然后使用简单的切片符号操作删除NaN：

data = np.genfromtxt('filename.dat')
data = data[~np.isnan(data)]

这样，当您导入数据时，它已经是ndarray，并且numpy操作将更易于应用。然后，使用切片符号来选择不是~ NaN np.isnan()的行。

如何使用np.isnan从Python中的数组中删除带有nan的行？

1 个答案: