Python 从astropy表中删除行

我想从astropy表中删除包含INF的行。类似于下面的内容

for line in mytable:
    if float('inf') in line:
        mytable.remove(line)

除了我不知道如何使用

remove

函数之外

---

在中，它说明了如何删除列，而不是如何删除行

执行以下操作似乎有效

for col in mytable.colnames:
    mytable = mytable[mytable[col] != float('inf')]

---

这比以前快了一点，尤其是当表的大小增加时

在这里，我们通过将每列掩码组合在一起，为包含

inf

的所有行制作一个掩码，而不是仅对整个表切片一次：

>>> table = Table({'a': [1, 2, 3], 'b': [1.0, np.inf, 3.0], 'c': [np.inf, 2.0, 3.0]})
>>> mask = np.logical_or.reduce([c == np.inf for c in table.columns.values()])
>>> table = table[~mask]
>>> table
<Table length=1>
  a      b       c
int64 float64 float64
----- ------- -------
    3     3.0     3.0

我怀疑对于更多的列和/或行来说，差异更为显著

取决于您的用例是什么，您也可以考虑创建一个带每个列的掩码。这允许您避免从表中删除数据，同时仍对其执行忽略奇异值的算术运算：

>>> table = Table({'a': [1, 2, 3], 'b': [1.0, np.inf, 3.0], 'c': [np.inf, 2.0, 3.0]}, masked=True)
>>> for col in table.columns.values():
...     col.mask = (col == np.inf)
...
>>> table
<Table masked=True length=3>
  a      b       c
int64 float64 float64
----- ------- -------
    1     1.0      --
    2      --     2.0
    3     3.0     3.0
>>> table['b'].mean()
2.0

>>table=table（{'a'：[1,2,3]，'b'：[1.0，np.inf，3.0]，'c'：[np.inf，2.0，3.0]}，masked=True）
>>>对于表.columns.values（）中的列：
...     col.mask=（col==np.inf）
...
>>>桌子
a、b、c
int64浮点64浮点64浮点64
----- ------- -------
1     1.0      --
2      --     2.0
3     3.0     3.0
>>>表['b'].平均值（）
2

mytable.drop（line）

可以删除吗？@CC7052

'Table'对象没有属性'drop'

mytable.remove\u行（0）

它可以工作。在部分

中删除行

。

>>> table = Table({'a': [1, 2, 3], 'b': [1.0, np.inf, 3.0], 'c': [np.inf, 2.0, 3.0]}, masked=True)
>>> for col in table.columns.values():
...     col.mask = (col == np.inf)
...
>>> table
<Table masked=True length=3>
  a      b       c
int64 float64 float64
----- ------- -------
    1     1.0      --
    2      --     2.0
    3     3.0     3.0
>>> table['b'].mean()
2.0