在Python中从数据帧创建值数组，删除不必要的项

Question

我有一个数组，当前如下所示：

DATA
Out[115]: 
array([ObjectId('5bf3e06e9a892068705d8415'), 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, nan, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 0.0, 0.0, nan, nan, 0.9545454545454546, 352], dtype=object)

如何删除一开始的对象ID、所有nan值以及0.95之后的所有内容？，所以我只剩下2.0、1.0和0.0的值？：

下面是我想要的样子：

DATA
Out[115]:  
[2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0,
2.0, 0.0, 0.0]

有人知道我怎样才能做到这一点吗？

Answer 1

我想你想在那里做几件事：

import pandas as pd
# in order to get rid of all the nan-s
res=DATA[~pd.isnull(DATA)]
# in order to further remove everyting as of 0.9545454545454546
res=res[:np.argwhere(res==0.9545454545454546)[0,0]]
# in order to skip first element
res=res[1:]
# alternatively - in order to skip particular element only (1d)
res=res[np.argwhere(res!=ObjectId('5bf3e06e9a892068705d8415')).ravel()]