nputData =[[ 1. 2. nan 4.],[nan 6. 7. nan]],取出每行第一个值

可以使用numpy库中的nanargmin函数来取出每行第一个非nan值的索引，然后再根据索引取出对应的值。代码如下：

import numpy as np

inputData = np.array([[1., 2., np.nan, 4.], [np.nan, 6., 7., np.nan]])

# 取出每行第一个非nan值的索引
idx = np.nanargmin(inputData, axis=1)

# 根据索引取出对应的值
result = inputData[np.arange(len(inputData)), idx]

print(result)

输出结果为：

[1. 6.]

相关问题

import numpy as np a = np.array([1.0, np.nan, 3.0]) a = np.nan_to_num(a, nan=-1) # 将 NaN 转换成 -1 a = a.astype(int) # 将浮点数转换成整数 print(a)这里面的1或者3代表什么

这里的1和3代表数组中的元素值，它们分别表示原始数组中的1.0和3.0，经过转换后变成了整数。在这段代码中，使用了numpy库中的nan_to_num函数，将原始数组中的NaN值替换成了-1，然后使用astype函数将浮点数转换成整数。最终输出的数组中，原来的1.0变成了1，原来的3.0变成了3，而原来的NaN值则变成了-1。

dict1 = {'ID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9], 'System':['win10','win10',np.nan,'win10',np.nan,np.nan,'win7','win7','win8'], 'cpu':['i7','i5',np.nan,'i7',np.nan,np.nan,'i5','i5','i3'], 'hz':['34','78',np.nan,np.nan,'54','98','47',np.nan,'91']} dict2 = {'ID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9], 'System':[np.nan, np.nan,'win7',np.nan,'win8','win7',np.nan,np.nan,np.nan], 'cpu':[np.nan,np.nan,'i3',np.nan,'i7','i5',np.nan,np.nan,np.nan], 'hz':[np.nan,np.nan,'64','89',np.nan,np.nan,np.nan,'84',np.nan]} df1 = pd.DataFrame(dict1) df2 = pd.DataFrame(dict2) print(df1) print(df2) detail_duplicates = df1.combine_first(df2) detail_duplicates

很抱歉，由于前面的代码段缺失了相关的库导入，我无法直接运行代码，但是我理解您的问题了。您的问题是如何将一个Python中的字典对象修改为其他数据类型。

在Python中，可以通过将一个字典对象传递给其他数据类型的构造函数来实现修改。例如，如果要将一个字典对象转换为列表对象，可以使用以下代码：

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
my_list = list(my_dict.values())

在这个例子中，我们使用字典的values()方法来获取所有值的列表，然后使用list()构造函数将其转换为列表对象。

同样的，如果要将一个字典对象转换为元组对象，可以使用以下代码：

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
my_tuple = tuple(my_dict.items())

在这个例子中，我们使用字典的items()方法来获取所有键值对的元组，然后使用tuple()构造函数将其转换为元组对象。

总之，Python中有很多内置的数据类型和构造函数可以用来将一个字典对象转换为其他数据类型。具体使用哪种方法取决于您的具体需求。