Question

我有一个只有str和nan值的数组的数组，例如：

x = numpy.recarray(
    [('A', 'B', nan, nan),
     ('B', nan, nan, nan),
     ('A', 'B', 'H', 'Z')],
     dtype=[('D1', 'O'), ('D2', 'O'),  
            ('D3', 'O'), ('D4', 'O')])

并且我正在寻找一种有效的方法来删除所有的nan值，并保留具有可变数量元素的数组。 nan值为浮点型。

type(x[0][3])
out: float

预先感谢您估算

Answer 1

您有一个形状为（3，）和4个字段的Recarray：

In [85]: x = np.array( 
    ...:     [('A', 'B', np.nan, np.nan), 
    ...:      ('B', np.nan, np.nan, np.nan), 
    ...:      ('A', 'B', 'H', 'Z')], 
    ...:      dtype=[('D1', 'O'), ('D2', 'O'),   
    ...:             ('D3', 'O'), ('D4', 'O')])                                                          
In [86]: x                                                                                               
Out[86]: 
array([('A', 'B', nan, nan), ('B', nan, nan, nan), ('A', 'B', 'H', 'Z')],
      dtype=[('D1', 'O'), ('D2', 'O'), ('D3', 'O'), ('D4', 'O')])
In [87]: x.shape                                                                                         
Out[87]: (3,)
In [88]: x['D1']                                                                                         
Out[88]: array(['A', 'B', 'A'], dtype=object)
In [89]: x['D3']                                                                                         
Out[89]: array([nan, nan, 'H'], dtype=object)

你不能使那个衣衫agged。

但是您可以从中将其设为2d数组，然后进行列表理解：

In [93]: xx = np.array(x.tolist())                                                                       
In [94]: xx                                                                                              
Out[94]: 
array([['A', 'B', 'nan', 'nan'],
       ['B', 'nan', 'nan', 'nan'],
       ['A', 'B', 'H', 'Z']], dtype='<U3')
In [95]: [[i for i in row if i!='nan'] for row in xx]                                                    
Out[95]: [['A', 'B'], ['B'], ['A', 'B', 'H', 'Z']]

我们还可以对结构化数组的元素进行理解：

In [101]: [[i for i in row if i is not np.nan] for row in x]                                             
Out[101]: [['A', 'B'], ['B'], ['A', 'B', 'H', 'Z']]

x的元素类似于元组。从技术上讲，它是np.void（复合dtype记录），但它像元组一样进行迭代。

删除numpy数组中的所有非字符串值

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