numpy中怎么判断数值类型-创新互联

本篇文章为大家展示了numpy中怎么判断数值类型，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

成都创新互联公司专注于中大型企业的网站设计制作、网站建设和网站改版、网站营销服务，追求商业策划与数据分析、创意艺术与技术开发的融合，累计客户近千家，服务满意度达97%。帮助广大客户顺利对接上互联网浪潮，准确优选出符合自己需要的互联网运用，我们将一直专注成都品牌网站建设和互联网程序开发，在前进的路上，与客户一起成长！

numpy是无法直接判断出由数值与字符混合组成的数组中的数值型数据的，因为由数值类型和字符类型组成的numpy数组已经不是数值类型的数组了，而是dtype='

1、math.isnan也不行，它只能判断float("nan")：

>>> import math 
>>> math.isnan(1) 
False 
>>> math.isnan('a') 
Traceback (most recent call last): 
 File "", line 1, in  
TypeError: a float is required 
>>> math.isnan(float("nan")) 
True 
>>>

2、np.isnan不可用，因为np.isnan只能用于数值型与np.nan组成的numpy数组：

>>> import numpy as np 
>>> test1=np.array([1,2,'aa',3]) 
>>> np.isnan(test1) 
Traceback (most recent call last): 
 File "", line 1, in  
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could 
 not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''sa 
fe'' 
>>> test2=np.array([1,2,np.nan,3]) 
>>> np.isnan(test2) 
array([False, False, True, False], dtype=bool) 
>>>

解决办法：

方法1：将numpy数组转换为python的list，然后通过filter过滤出数值型的值，再转为numpy, 但是，有一个严重的问题，无法保证原来的索引

>>> import numpy as np 
>>> test1=np.array([1,2,'aa',3]) 
>>> list1=list(test1) 
>>> def filter_fun(x): 
... try: 
...  return isinstance(float(x),(float)) 
... except: 
...  return False 
... 
>>> list(filter(filter_fun,list1)) 
['1', '2', '3'] 
>>> np.array(filter(filter_fun,list1)) 
array(, dtype=object) 
>>> np.array(list(filter(filter_fun,list1))) 
array(['1', '2', '3'], 
 dtype='>> np.array([float(x) for x in filter(filter_fun,list1)]) 
array([ 1., 2., 3.]) 
>>>

方法2：利用map制作bool数组，然后再过滤数据和索引：

>>> import numpy as np
>>> test1=np.array([1,2,'aa',3])
>>> list1=list(test1)
>>> def filter_fun(x):
... try:
...  return isinstance(float(x),(float))
... except:
...  return False
...
>>> import pandas as pd
>>> test=pd.DataFrame(test1,index=[1,2,3,4])
>>> test
 0
1 1
2 2
3 aa
4 3
>>> index=test.index
>>> index
Int64Index([1, 2, 3, 4], dtype='int64')
>>> bool_index=map(filter_fun,list1)
>>> bool_index=list(bool_index) #bool_index这样的迭代结果只能list一次，一次再list时会是空，所以保存一下list的结果
>>> bool_index
[True, True, False, True]
>>> new_data=test1[np.array(bool_index)]
>>> new_data
array(['1', '2', '3'],
 dtype='>> new_index=index[np.array(bool_index)]
>>> new_index
Int64Index([1, 2, 4], dtype='int64')
>>> test2=pd.DataFrame(new_data,index=new_index)
>>> test2
 0
1 1
2 2
4 3
>>>

上述内容就是numpy中怎么判断数值类型，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

新闻标题：numpy中怎么判断数值类型-创新互联
分享地址：http://bjjierui.cn/article/djhgho.html