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python - 将混合数据转换为字符串 numpy

问题描述

我有这个数组：

z = np.array(['43', '65', '41', '47', '46', '73', '99', '52', '56', '23', '07',
       'C3', '49', '62', '54', 'A1', '88', '70', '42', 74.0, 20.0, 21.0,
       4, 62, 2, 3, 49, 79, '13', 'F4', 'A9', '20', '19', 19.0, 23.0,
       70.0, 83, 61, 80, 81, 66, 82, 63, '09', '06', 'F8'], dtype=object)

在这个数组中，我们在一个数组中包含 int、str 和 float。我想将它们全部转换为字符串，但浮点值必须是整数，并且诸如“07”、“09”等值也会变成“7”、“9”。我想要的愿望结果是：

z = np.array(['43', '65', '41', '47', '46', '73', '99', '52', '56', '23', '7',
       'C3', '49', '62', '54', 'A1', '88', '70', '42', '74', '20', '21',
       '4', '62', '2', '3', '49', '79', '13', 'F4', 'A9', '20', '19', '19', '23',
       '70', '83', '61', '80', '81', '66', '82', '63', '9', '6', 'F8'], dtype=object)

我试过这个方法

def col_convert(array):
    for i in range(len(array)):
        try:
            array[i] = str(int(array[i]))
        except:
            next
    return array

但是对于 100 万个元素，这个解决方案非常慢。有没有更快的方法来处理这个任务？

标签： pythonarrayspython-3.xnumpy

解决方案

尝试：

z1 = np.array([str(i).split('.')[0] for i in z])

更新：根据 OP 的编辑删除前导零：

z1 = np.array([str(i).lstrip('0').split('.')[0] for i in z])

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