リストの要素値がすべて0である行を削除したい

Question

実現したいこと

「該当のソースコード」の18行目までは正しく回ります。
3行目でリストmatrixの中身を与えているのをファイル読み込みにしたいと思い、15行目以下のコードを書きましたが、22行目が正しく動きませんでした。どなたかコードを直してください。

R.csvは以下のようなファイルです。
1 2 3 4
0 0 0 0
5 6 7 8
0 0 0 0

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "〇〇〇\testCV526.py", line 22, in <module>
    R = R[~np.all(matrix == 0, axis=1)]
        ~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

該当のソースコード

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [0, 0, 0, 0],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [0, 0, 0, 0]])

# 値が全て0の行を削除
matrix = matrix[~np.all(matrix == 0, axis=1)]
print(matrix)
#[[1 2 3 4]
# [5 6 7 8]]
 
#############################
import pandas as pd

R = pd.read_csv("R.csv",header=None).values.tolist()
print(R)
#[[1, 2, 3, 4], [0, 0, 0, 0], [5, 6, 7, 8], [0, 0, 0, 0]]

# 値が全て0の行を削除
R = R[~np.all(matrix == 0, axis=1)]

試したこと

こちらを参考にして、20行目に

R = R.values

と入れてみましたが、以下のようなエラーが出てしまいました。

Traceback (most recent call last):
File "〇〇〇\testCV526.py", line 20, in <module>
R = R.values
^^^^^^^^
AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'

Answer 1

np.loadtxt() を使えば，（ソースコード前半部の matrix に合わせて）R も配列として読み込むことができます。下記に記述例を示します。

なお，22行目の matrix は R の間違いと思われるので変更しています。

import numpy as np

R = np.loadtxt('R.csv', dtype=int)
print(R)
# [[1 2 3 4]
#  [0 0 0 0]
#  [5 6 7 8]
#  [0 0 0 0]]

# 値が全て0の行を削除
R = R[~np.all(R == 0, axis=1)]
print(R)
# [[1 2 3 4]
#  [5 6 7 8]]

Comments

[yyicp]

私の環境では、3行目を
R = np.loadtxt('R.csv', dtype=int, delimiter=',')
とすることで、できました。

どうもありがとうございました。

Answer 2

最終的な結果は Numpy の ndarray にしています。

R = pd.read_csv("R.csv",header=None)
print(R)

# 値が全て0の行を削除
R = R[~R.eq(0).all(axis=1)].to_numpy()
print(R)

#    0  1  2  3
# 0  1  2  3  4
# 1  0  0  0  0
# 2  5  6  7  8
# 3  0  0  0  0
#
# [[1 2 3 4]
#  [5 6 7 8]]

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

[yyicp]

①　R = pd.read_csv("R.csv",header=None).values.tolist()
と
②　R = pd.read_csv("R.csv",header=None)
の使い分けがよく分からないのですが、こういうときは①で、こういうときは②、の基準はあるのでしょうか。もしありましたら教えていていただけますでしょうか。

[melian]

① の場合は Python のリストになるので Pandas のメソッドを利用することができません。具体的には ① に変更して実行すると、R.eq(0) の部分で以下のエラーが発生します。

AttributeError: 'list' object has no attribute 'eq' # Python のリストには eq() メソッドがない

[yyicp]

どうもありがとうございました。