如何将字符串和数字的二维数组转换为 numpy 浮点数组？

Question

我的数组是 2D numpystr352 并且包含数字和字符串的混合。 我想将其转换为 float numpy，以便字符串元素应转换为 nan（不使用 Pandas）。

例如：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 'tom'], [4, 'Manu', 6]])

我想要的是：

x = np.array([[1, 2, nan], [4, nan, 6]])

Answer 1

我的解决方案遍历展平数组并检查每种类型是否可以是浮点数。如果不是，我将填写np.NaN。在此之后，我将使用 dtype float 重新创建 numpy 数组，使其变为旧形状：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 'tom'], [4, 'Manu', 6]])

shape = x.shape
x_nan = np.empty_like(x).flatten()
for i,x in enumerate(x.flat):
    try:
        x_nan[i] = float(x)
    except:
        x_nan[i] = np.NaN

x_nan = np.array(x_nan, dtype=np.float).reshape(shape)
print(x_nan)
# array([[ 1.,  2., nan],
#        [ 4., nan,  6.]])

Answer 2

按照建议的here 使用genfromtext 对多维数组是不可能的。另一方面，您可以使用apply_along_axis 将genfromtext 应用于二维数组的每一行，如here 所述：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 'tom'], [4, 'Manu', 6]])
print(np.apply_along_axis(np.genfromtxt, 1 ,x))

这会给：

[[ 1.  2. nan]
 [ 4. nan  6.]]