Ja, wie es scheint liegt es wohl hieran:
Ich hab schon überlegt ob es am rtol liegen könnte, aber das scheint es auch nicht zu sein.

Ok, dann ist hier einmal die ganze Methode.



def prep(data):
data = data[~np.isnan(data[:,1])] #leere zellen löschen

STEP_SIZE = 0.0025
filtered_data = data[np.isclose(data[:, 0], np.arange(0, len(data) * STEP_SIZE, STEP_SIZE))]

if filtered_data[0, 1] < filtered_data[-1, 1]: #so umdrehen ...

Mein Problem ist das dieser Code:


start = 0;
stop=data.shape[0]*0.0025
data[np.isclose(data[:, 0], np.arange(start, stop, 0.0025))]


nichts verändert. Die anzahl an reihen im array sind vorher und nachher gleich. Mir wird aber auch kein Error angezeigt den ich hier reinschicken könnte ...

Oh sorry, dann habe ich dich falsch verstanden. Mein Problem ist halt auch dass ich absoluter Anfänger bin.

Aber ich hätte mir ungefähr sowas vorgestellt:



STEP_SIZE = 0.0025
#data([0, 1],
[0.0025, 1],
[0.005, 2],
[0.006, 3],
[0.0075, 4])
if np.isclose(data[:, 0], np.arange(0, len(data ...

Hier sind einmal Beispielsdaten :

https://docs.google.com/document/d/1qqhWUtwfD9aBTYFnxr6o1RxOySIUark2abmP2wA_92I/edit?usp=sharing


(dass die zeilen gelöscht werden wo es keine y-werte gibt habe ich mit data = data[~np.isnan(data[:,1])] hinbekommen)

als kleine Info: zwischen 4.115 und 4.1175 ...

Hallo zusammen,

ich muss ein Array bearbeiten, dass zwei Spalten hat eine für X-Werte und eine für Y-Werte. Die X-Werte sind 0.0025er Schritte (0, 0.0025, 0.005, etc.), aber manchmal sind da auch falsche Schritte drin wie [0, 0.0025, 0.0035, 0.005], manchmal wird dann auch mit den flaschen werten ...

Also wäre soetwas wie, das folgende möglich?

data = data[~np.isnan(data[:,1]) & ~(data[:,0]-data[:-1,0]<0,.0025)]

oder kann Python damit nichts anfangen?

Außerdem wenn ich "data = data[~np.isnan(data)]" benutzte macht der aus meinem 2D- ein 1D-Array

Kann ich auf diese Weise auch bestimmte Werte löschen. Also bis jetzt habe ich das so gemacht:

length = len(data)
for i in range(0, length, 1):
if 0.0005 < data[i, 0]%0.0025 < 0.9995:
np.delete(data, i, 0)

geht das auch leichter?

Ok, das probiere ich mal vielen Dank!

Hallo zusammen,

ich muss bei einer CSV Datei alle Zeilen löschen, wo Nan vorkommt. Das array heißt data. Meine Lösung wäre:

length = len(data)
for i in range(0, length, 1):
if np.isnan(data[i, 1]):
np.delete(data, i, 0)
return data

Allerdings funktioniert es nicht. Kann mir jemand vielleicht ...

Wie kann ich denn die for Schleifen umgehen?

Hallo zusammen,

ich habe folgendes Problem.
Ich soll eine CSV datei bearbeiten, die grundsätzlich zwei Spalten mit X und Y Werten hat.
Die X-Werte sind immer in 0,0025er Schritten.
Es kommt vor, dass die Y Werte in manchen Zeilen leer sind. Diese Zeilen sollen gelöscht werden.
Dann kann es sein ...