numpy中怎么判断数值类型-创新互联
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>>> math.isnan(1)
False
>>> math.isnan('a')
Traceback (most recent call last):
File "
>>> import numpy as np
>>> test1=np.array([1,2,'aa',3])
>>> np.isnan(test1)
Traceback (most recent call last):
File "
>>> 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(
>>> 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='
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