只保存来自numpy字符串数组的数字信息。
只保存来自numpy字符串数组的数字信息。
提问于 2022-01-21 02:08:53
我只想将数字保存在不一定有效的字符串数组中。我的代码如下所示：
age = train['age'].to_numpy() # 200k values
set(age)
# {'1', '2', '3', '7-11', np.nan...}
age = np.array(['1', '2', '3', '7-11', np.nan])期望输出：np.array([1, 2, 3])。理想情况下，'7-11‘将是7，然而，这并不简单，是一个可容忍的损失。
np.isfinite(x)给出了"ufunc 'isfinite‘不支持输入类型，并且根据“安全”规则，不能安全地将输入强制到任何支持的类型。“
x = [num for num in age if isinstance(num, (int, float))]返回[]
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-01-21 08:27:02
这里有一个选项，它将在'-‘first上拆分字符串，并且只接受第一个值，因此'7-11’被转换为7：
age = np.array(['1', '2', '3', '7-11', np.nan])
age_int = np.array([int(x[0]) for x in np.char.split(age, sep='-') if x[0].isdecimal()])输出：array([1, 2, 3, 7])
如果您不关心‘7-11’这样的情况，那么有一个更有效的方法可以做到这一点：
age_int2 = age[np.char.isdecimal(age)].astype(int)Output2：array([1, 2, 3])
Stack Overflow用户
发布于 2022-01-21 03:07:51
你可以做以下的事情
for pos, val in enumerate(age):
try:
new_val = int(val)
except:
new_val = np.nan
age[pos] = new_val
age = age[age!="nan"].astype(int)
print(age)
> array([1, 2, 3])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70795550
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