python - 在Python中检索数组中匹配条件的所有元素

Question

我有一个数据框，我正在尝试在 Jupyter 中处理。该数据框最初填充了 NaN，其中发现了空白，但后来我决定用“Null”字符串替换它们(因为我在忽略 NaN 时遇到了问题)。

以下代码是原始文件mydata.txt的示例

##IGNORE THIS LINE
group2,"BLA","BLE","BLI","BLO","BLU","TAT","TET","TOT","TUT"
group0,"BLA","BLE","BLI","BLO","BLU"
group3,"BLA","BLE","BLI"

这个想法是构建数组，其中所有不是 NaN (或后来的“Null”)的元素都可以提供给其他地方进行过滤。

import rpy2.ipython
import rpy2.robjects as robjects
import pandas as pd
import numpy
import re #python for regex
%load_ext rpy2.ipython
%R

path='C:/MyPath/'

allgroups=pd.read_csv(path+'mydata.txt',sep=",",skiprows=1,header=None,index_col=0)
allgroups=allgroups.fillna("Null")

def groupdat(groupname):
    #Cleans group
    precleaned=numpy.array(allgroups.loc[[groupname]])
#     matching = [s for s in precleaned if s != "Null" ] #I tried this
    matching=filter(lambda elem: elem != "Null",precleaned) #I also tried this.
    print(matching)
    return

groupdat('group0')

上面注释的两个 matching 都会产生错误:ValueError: 具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()。

precleaned 的输出为

[['BLA' 'BLE' 'BLI' 'BLO' 'BLU' 'Null' 'Null' 'Null' 'Null']]

打印 allgroups.loc[[groupname]] 给出

          1     2     3     4     5     6     7     8     9 
0                                                                  
group0    BLA   BLE   BLI   BLO   BLU   Null  Null  Null  Null

[1 rows x 9 columns]

我感谢所有反馈。

Answer 1

创建数组时一维过多

numpy.array(allgroups.loc[["group0"]])

因此 listcomp/filter 迭代唯一的元素，该元素是一个数组，因此您收到的消息

像这样创建它:

numpy.array(allgroups.loc[["group0"][0]])

然后[s for s in precleaned if s != "Null"] 产生:

['BLA', 'BLE', 'BLI', 'BLO', 'BLU']

正如预期的那样。