Python 如何从numpy对象数组中删除所有字符串元素

原点数组类似于：

array([nan, nan, 'hello', ..., nan, 'N', 61.0], dtype=object)

如何从该数组中删除所有字符串并获得一个具有dtype float的新数组

我知道我可以使用python列表来实现这一点：

[i for i in x if type(i) == float]

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但是这种方法会将

numpy.ndarray

更改为

list

，在numpy中有没有这样做的方法？

我没有看到纯

numpy

的方法，但是如果您可以使用

pandas

返回

numpy

数组：

import panadas as pd
import numpy as np

arr = np.array([np.nan, np.nan, 'hello', np.nan, 'N', 61.0], dtype=object)
pd.to_numeric(pd.Series(arr), errors='coerce').dropna().values

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你可以试试下面的方法

将numpy导入为np
a=数组（[np.nan，np.nan，'hello'，…，np.nan，'N'，61.0]，dtype=object）
a=a[[a中i的i持续（i，浮动）]]

您可以使用np.fromiter（）：

要进一步删除nan值，请执行以下操作：

r = r[~np.isnan(r)]
#[61.]

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使用

np.array

包装该列表。与列表相比，使用对象数据类型数组不会节省任何时间。两者都包含对内存中其他位置对象的引用。快速的数值

numpy

方法不适用于此。不需要

where

方法。我知道了。修好了

r = r[~np.isnan(r)]
#[61.]