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我试图得到这样的输出：

169.764569892,  572870.0,  19.6976

但是我遇到了一个问题，因为我输入的文件的格式类似于我刚刚显示的输出，但是数据中的某些行将“nan”作为我需要删除的变量。我正在尝试使用它来这样做：

TData_Pre_Out = map(itemgetter(0, 7, 8), HDU_DATA) 
TData_Pre_Filter = [Data for Data in TData_Pre_Out if Data != 'nan']

在这里，我试图使用列表理解来让“nan”消失，但输出仍然显示它，任何有关正确过滤的帮助将不胜感激。

编辑：不正确的输出如下所示：

169.519361471,  nan,  nan

而不是我上面显示的。此外，还有更多信息：1）这是来自一个特殊的数据文件，而不是文本文件，所以分割行不起作用。2) 输入与输出完全相同，只是使用我在上面显示的 map() 行进行映射并拆分为我实际需要的索引（即，而不是使用所有数据列表，如 L = [(1,2 ,3),(3,4,5)] 我只从该列表中提取 1 和 3，以便为您提供数据结构的要点）数据是这样读入的：

with pyfits.open(allfiles) as HDU:
HDU_DATA = HDU[1].data

语法来自一个专门的程序，但你明白了

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3 回答 3

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在不显示您如何读取数据的情况下，只能猜测解决方案。

但是，如果HDU_DATA存储实际NaN值，请尝试以下操作：

将变量与NaNs 进行比较不适用于相等运算符==：

foo == nan

wherenan和 foo are NaNs 总是错误的。

改用math.isnan()：

import math
...if math.isnan(Data)…
于 2013-07-18T18:07:59.957 回答
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TData_Pre_Out = map(itemgetter(0, 7, 8), HDU_DATA)

该语句为您提供了一个元组列表。然后将元组与字符串进行比较。所有!=比较成功。

于 2013-07-18T18:09:55.903 回答
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根据我对您的描述的理解，这可能有效

with open('path/to/file') as infile:
    for line in infile:
        vals = line.strip().split(',')
        print[v for v in vals if v!='nan']
于 2013-07-18T18:08:19.593 回答