如何去掉python数组中的字符串

通过以下几种方法可以去掉Python数组中的字符串：使用列表推导式、使用内置函数filter()、手动遍历数组并删除字符串元素。 其中，列表推导式是一种简洁高效的方法，具体如下所示：

列表推导式是一种简洁且高效的方式来移除数组中的字符串。我们可以通过列表推导式来创建一个新的数组，只包含原数组中的非字符串元素。例如：

array = [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']
new_array = [x for x in array if not isinstance(x, str)]
print(new_array)  # 输出: [1, 2, 3]

接下来，我们将详细介绍几种方法来去掉Python数组中的字符串。

一、使用列表推导式

列表推导式是一种非常常用且简洁的方式来处理数组。它可以在一行代码中完成对数组的筛选和过滤。

array = [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']
new_array = [x for x in array if not isinstance(x, str)]
print(new_array)  # 输出: [1, 2, 3]

在上面的代码中，[x for x in array if not isinstance(x, str)] 是列表推导式，它会遍历数组 array 中的每个元素，并将不是字符串的元素添加到新的列表 new_array 中。

二、使用内置函数filter()

filter() 函数可以根据指定的条件过滤数组中的元素，返回一个新的迭代器。结合 lambda 表达式可以实现去掉字符串的功能。

array = [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']
new_array = list(filter(lambda x: not isinstance(x, str), array))
print(new_array)  # 输出: [1, 2, 3]

在这里，filter(lambda x: not isinstance(x, str), array) 会遍历数组 array 中的每个元素，将满足 not isinstance(x, str) 条件的元素保留在新的迭代器中，最后通过 list() 函数将迭代器转化为列表。

三、手动遍历数组并删除字符串元素

如果你不想创建一个新的数组，而是直接在原数组中删除字符串元素，可以手动遍历数组并删除字符串元素。

array = [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']
i = 0
while i < len(array):
    if isinstance(array[i], str):
        del array[i]
    else:
        i += 1
print(array)  # 输出: [1, 2, 3]

在这段代码中，我们使用 while 循环遍历数组 array，如果当前元素是字符串类型 (isinstance(array[i], str))，则使用 del 语句删除该元素，否则将索引 i 增加 1。

四、使用NumPy库

如果你使用的是NumPy数组，去掉字符串的方式会有所不同。NumPy不允许数组中包含不同类型的元素（例如同时包含整数和字符串），所以通常需要将数组转换为列表后再进行处理。

import numpy as np
array = np.array([1, 'a', 2, 'b', 3, 'c'], dtype=object)
new_array = np.array([x for x in array if not isinstance(x, str)])
print(new_array)  # 输出: [1 2 3]

在这段代码中，我们首先创建了一个包含不同类型元素的NumPy数组 array，然后使用列表推导式筛选出非字符串元素，并转化为新的NumPy数组 new_array。

五、使用Pandas库

如果你处理的是数据框中的列，可以使用Pandas库来去掉字符串。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']
})
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: x if not isinstance(x, str) else None).dropna().astype(int)
print(df)

在这段代码中，我们首先创建了一个包含不同类型元素的数据框 df，然后使用 apply() 方法和 lambda 表达式对列 col1 进行处理，去掉字符串元素。

六、使用正则表达式

虽然正则表达式通常用于字符串匹配和替换，但也可以用于更复杂的筛选操作。如果数组中的字符串具有特定模式，可以使用正则表达式来筛选。

import re
array = [1, 'a123', 2, 'b456', 3, 'c789']
pattern = re.compile(r'^\D+$')
new_array = [x for x in array if not pattern.match(str(x))]
print(new_array)  # 输出: [1, 2, 3]

在这段代码中，我们使用正则表达式 ^\D+$ 匹配非数字字符串，并结合列表推导式筛选出非字符串元素。

七、使用递归方法

如果数组中包含嵌套的列表或数组，可以使用递归方法去掉所有层级中的字符串。

def remove_strings(array):
    if isinstance(array, list):
        return [remove_strings(x) for x in array if not isinstance(x, str)]
    else:
        return array
nested_array = [1, 'a', [2, 'b', [3, 'c']]]
new_array = remove_strings(nested_array)
print(new_array)  # 输出: [1, [2, [3]]]

在这段代码中，我们定义了一个递归函数 remove_strings，它会遍历嵌套的列表，并在每一层筛选出非字符串元素。

八、使用集合（set）

如果数组中的元素是唯一的，并且你希望去掉字符串的同时保留唯一性，可以使用集合来实现。

array = [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']
new_array = {x for x in array if not isinstance(x, str)}
print(new_array)  # 输出: {1, 2, 3}

在这段代码中，我们使用集合推导式来筛选出非字符串元素，集合会自动去除重复元素。

九、结合多种方法

在实际应用中，可能需要结合多种方法来处理复杂的情况。例如，既要去掉字符串，又要保留原数组的顺序，还需要处理嵌套列表。

def remove_strings(array):
    if isinstance(array, list):
        return [remove_strings(x) for x in array if not isinstance(x, str)]
    else:
        return array
array = [1, 'a', 2, 'b', [3, 'c', [4, 'd']]]
new_array = remove_strings(array)
print(new_array)  # 输出: [1, 2, [3, [4]]]

在这段代码中，我们结合了递归方法和列表推导式，确保在处理嵌套列表的同时去掉字符串，并保留原数组的顺序。

十、性能优化和大数据处理

在处理大数据集时，性能优化是一个重要的考虑因素。可以使用NumPy或Pandas库来提高处理速度，尤其是在处理数百万条数据时。

import numpy as np
array = np.array([1, 'a', 2, 'b', 3, 'c'] * 1000000, dtype=object)
new_array = np.array([x for x in array if not isinstance(x, str)])
print(new_array[:10])  # 输出: [1 2 3 1 2 3 1 2 3 1]

在这段代码中，我们使用NumPy数组来处理大数据集，列表推导式能够高效地筛选出非字符串元素。

综上所述，去掉Python数组中的字符串有多种方法可供选择，具体选择哪种方法取决于具体应用场景和需求。可以根据数组的大小、复杂度、元素类型等因素选择最合适的方法。