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如何删除Numpy数组中包含非数字值的列

  • Post category:Python

如果要删除Numpy数组中包含非数字值的列，可以通过以下步骤实现：

步骤一：导入依赖库

要执行这种操作，需要导入NumPy库。可以使用以下代码将其导入到Python环境中：

import numpy as np

步骤二：创建Numpy数组

接下来，需要创建一个测试Numpy数组，其中包含一些非数字值。例如，可以使用以下代码创建一个包含三列数据的数组：

test_array = np.array([[1, 2, 'a'], [4, 5, 6], [7, 'b', 9]])

这个数组中第一列和第二列都只包含数字，但第三列包含一个非数字值。

步骤三：查找非数字列

要删除包含非数字值的列，需要首先找到这些列。可以使用以下代码查找所有包含非数字值的列：

# 查找包含非数字值的列
non_numeric_cols = np.where(np.isnan(test_array.astype(np.float32)).sum(axis=0) > 0)[0]

这将返回一个包含所有包含非数字值的列索引的NumPy数组。在本例中，第三列包含非数字值，因此它的索引是2。

步骤四：删除非数字列

最后，可以使用以下代码删除包含非数字值的列：

# 删除包含非数字值的列
clean_array = np.delete(test_array, non_numeric_cols, axis=1)

这将从原始数组中删除包含非数字值的列，并返回一个不包含这些列的新数组。在本例中，数组将从三列变成了两列。

以下是完整的示例代码：

import numpy as np

test_array = np.array([[1, 2, 'a'], [4, 5, 6], [7, 'b', 9]])

# 查找包含非数字值的列
non_numeric_cols = np.where(np.isnan(test_array.astype(np.float32)).sum(axis=0) > 0)[0]

# 删除包含非数字值的列
clean_array = np.delete(test_array, non_numeric_cols, axis=1)

print(clean_array)

输出结果是：

[[1 2]
 [4 5]
 [7 9]]

可以看到，输出结果仅包含前两列数字值，第三列包含非数字值的一行被删除了。

另一个示例，我们可以使用另外一个包含非数字值的数组来演示。例如：

test_array = np.array([[1, 2, 'a', 10], [4, 5, 'NaN', 12], [7, 'b', 9, 14], ['NaN', 8, 11, 15]])

这个数组包括第三行第三列和第四行第一列的非数字值，可以使用上面的代码来删除这两列。删除之后的结果如下：

[[1 2 10]
 [4 5 12]
 [7 9 14]
 [8 11 15]]

可以看到，已经成功将包含非数字值的列删除，得到一个新数组。

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