python C 根据列值过滤numpy ndarray(矩阵)

发布时间：2023-12-17 04:31:43 所属栏目：Python 来源：DaWei

导读： 这个问题是根据一些列值过滤NumPy ndarray.

我有一个相当大的NumPy ndarray(300000,50),我根据某些特定列中的值过滤它.我有ndtypes所以我可以按名称访问每一列.
第一列名为category_

这个问题是根据一些列值过滤NumPy ndarray.

我有一个相当大的NumPy ndarray(300000,50),我根据某些特定列中的值过滤它.我有ndtypes所以我可以按名称访问每一列.

第一列名为category_code,我需要过滤矩阵以仅返回category_code所在的行(“A”,“B”,“C”).

结果将需要是另一个NumPy ndarray,其列仍然可以通过dtype名称访问.

这是我现在所做的：

index = numpy.asarray([row['category_code'] in ('A','B','C') for row in data]) filtered_data = data[index]

列表理解如：

list = [row for row in data if row['category_code'] in ('A','C')] filtered_data = numpy.asarray(list)

不会起作用,因为我最初的dtypes不再可访问.

是否有更好/更多的Pythonic方法来实现相同的结果？

可能看起来像的东西：

filtered_data = data.where({'category_code': ('A','C'})

谢谢！

解决方法您可以使用基于NumPy的库 Pandas,它具有更常用的ndarrays实现： >>> # import the library >>> import pandas as PD

创建一些示例数据作为python字典,其键是列名,其值是作为python列表的列值;每列一个键/值对

>>> data = {'category_code': ['D','A','C','D','A'],'value':[4,2,6,3,8,4,9]} >>> # convert to a Pandas 'DataFrame' >>> D = PD.DataFrame(data)

要仅返回category_code为B或C的行,从概念上讲两个步骤,但可以在一行中轻松完成：

>>> # step 1: create the index >>> idx = (D.category_code== 'B') | (D.category_code == 'C') >>> # then filter the data against that index: >>> D.ix[idx] category_code value 2 B 6 3 C 3 6 C 3

请注意Pandas与NumPy索引之间的区别,NumPy是构建Pandas的库.在NumPy中,您只需将索引放在括号内,指示使用“,”索引哪个维度,并使用“：”表示您希望其他维度中的所有值(列)：

>>> D[idx,:]

在Pandas中,您调用数据框的ix方法,并仅将索引放在括号内：

>>> D.loc[idx]

（编辑：长春站长网）

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