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在列表中拆分基于数组的列值

numpy list arrays python

khelili miliana · 技术社区 · 5 年前

我是新加入numpy的,我想根据列值拆分数组2D,如果值在另一个列表中, 我在2D的numpy数组上转换了一个pandas dataframe,我有另一个列表,我想把我的numpy数组拆分到另外两个数组上,第一个基于(如果列表中第二列的值),第二个数组包含numpy数组的其余部分,我想得到列表的其余部分(包含numy数组中不存在的所有值)

numpy_data = np.array([
        [1, 'p1', 2],
        [11, 'p2', 8],
        [1, 'p8', 21],
        [13, 'p10', 2] ])

list_value = ['p1', 'p3', 'p8']

预期产出:

data_in_list = [
        [1, 'p1', 2],
        [1, 'p8', 21]]
list_val_in_numpy = ['p1', 'p8'] # intersection of second column with my list

rest_data = [
        [11, 'p2', 8],
        [13, 'p10', 2]] 
rest_list_value = ['p3']

first_output =  numpy_data[np.isin(numpy_data[:,1], list_value)]

浏览我的列表并在数组的第二列中查找if值,然后删除这行,在这种情况下,我不需要第一个输出(我在_list中调用data_,b-coz我在它上面做我需要的),这里我需要其他输出

for val in l :
    row = numpy_data[np.where(numpy_data[:,1]== val)]
    row.size != 0 :
        # My custom code
        # then remove this row from my numpy, I couldn't do it

提前谢谢

3 回复 | 直到 5 年前

Gilad Green Fábio 5 年前

使用python的反转 ~ np.isin :

rest = numpy_data[~np.isin(numpy_data[:,1], list_value)]

Bharath 5 年前

有多种方法可以做到这一点。我更喜欢使用向量化的方式来理解列表。但为了清楚起见,这里有一个循环的方法来做同样的事情。

data_in_list=[]
list_val_in_numpy = []
rest_data=[]
for x in numpy_data:
    for y in x:
        if y in list_value:
            data_in_list.append(x)
            for x in list_value:
                if x == y:
                    list_val_in_numpy.append(x)
for x in numpy_data:
    if x in data_in_list:
        pass
    else:
        rest_data.append(x)

Yossi Levi 5 年前

我想列表理解可以解决这个问题:

numpy_data = [
        [1, 'p1', 2],
        [11, 'p2', 8],
        [1, 'p8', 21],
        [13, 'p10', 2],

]

list_value = ['p1', 'p3', 'p8']

output_list = [[item] for item in numpy_data if item[1] in list_value]
print(output_list)

[[[1, 'p1', 2]], [[1, 'p8', 21]]]

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