我在文本文件中有表格的数据。
文字文件输入
#x y z
1 1 1
2 4
3 9
4 16
5 25
6 36
7 49
8 64 512
9 81 729
10 100 1000
11 121
12 144 1728
13 169
14 196
15 225
16 256 4096
17 289
18 324
19 361 6859
20 400
21 441 9261
22 484
23 529 12167
24 576
25 625
第三列中的某些条目为空。我正在尝试创建一个忽略nan的x（第1列）和z（第3列）数组。令数组为B。B的内容应为：
1 1
8 512
9 729
10 1000
12 1728
16 4096
19 6859
21 9261
23 12167
我尝试使用代码执行此操作：
import numpy as np
A = np.genfromtxt('data.dat', comments='#', delimiter='\t')
B = []
for i in range(len(A)):
if ~ np.isnan(A[i, 2]):
B = np.append(B, np.column_stack((A[i, 0], A[i, 2])))
print B.shape
这是行不通的。它创建一个列向量。如何在Python中完成？
使用pandas会使您的生活变得更加轻松（请注意定义的正则表达式delimiter）：
from pandas import read_csv
data = read_csv('data.dat', delimiter='\s+').values
print(data[~np.isnan(data[:, 2])][:, [0, 2]])
结果是：
array([[ 8.00000000e+00, 5.12000000e+02],
[ 9.00000000e+00, 7.29000000e+02],
[ 1.00000000e+01, 1.00000000e+03],
[ 1.20000000e+01, 1.72800000e+03],
[ 1.60000000e+01, 4.09600000e+03],
[ 1.90000000e+01, 6.85900000e+03],
[ 2.10000000e+01, 9.26100000e+03],
[ 2.30000000e+01, 1.21670000e+04]])
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