如何用Python中的列表和数组创建结构化数组？
如何用Python中的列表和数组创建结构化数组？
提问于 2015-04-04 13:46:07
我有一份表格A：
A = ['P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U']以及表格的B数组：
B = [[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]
[13 14 15 16 17 18]
[19 20 21 22 23 24]]现在，我想创建一个表单的结构化数组C：
C = [[ P Q R S T U]
[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]
[13 14 15 16 17 18]
[19 20 21 22 23 24]]因此，我可以提取列名P、Q、R等的列。我尝试了以下代码，但它没有创建结构化数组，并给出了以下错误。
码
import numpy as np
A = (['P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U'])
B = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22, 23, 24]])
C = np.vstack((A, B))
print (C)
D = C['P']误差
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices在这种情况下，如何在Python中创建结构化数组？
更新
它们都是变量，在运行时它们的形状会发生变化，但是list和数组的列数都是相同的。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2015-04-04 14:03:25
如果你想在纯numpy中做这件事，你可以
A = np.array(['P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U'])
B = np.array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16, 17, 18],
[19, 20, 21, 22, 23, 24]])
# define the structured array with the names from A
C = np.zeros(B.shape[0],dtype={'names':A,'formats':['f8','f8','f8','f8','f8','f8']})
# copy the data from B into C
for i,n in enumerate(A):
C[n] = B[:,i]
C['Q']
array([ 2., 8., 14., 20.])编辑:您可以使用以下方法使格式列表自动化
C = np.zeros(B.shape[0],dtype={'names':A,'formats':['f8' for x in range(A.shape[0])]})此外，名称在C中不是以数据形式出现，而是以dtype形式出现。为了从C获取名称，可以使用
C.dtype.namesStack Overflow用户
发布于 2015-04-04 13:54:25
这就是熊猫库的用途：
>>> A = ['P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U']
>>> B = np.arange(1, 25).reshape(4, 6)
>>> B
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16, 17, 18],
[19, 20, 21, 22, 23, 24]])
>>> import pandas as pd
>>> pd.DataFrame(B, columns=A)
P Q R S T U
0 1 2 3 4 5 6
1 7 8 9 10 11 12
2 13 14 15 16 17 18
3 19 20 21 22 23 24
>>> df = pd.DataFrame(B, columns=A)
>>> df['P']
0 1
1 7
2 13
3 19
Name: P, dtype: int64
>>> df['T']
0 5
1 11
2 17
3 23
Name: T, dtype: int64
>>>- http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/tutorials.html
Stack Overflow用户
发布于 2015-04-04 14:09:27
您的错误发生在：
D = C['P']下面是一种简单的方法，在标题行中使用常规Python列表。
import numpy as np
A = (['P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U'])
B = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22, 23, 24]])
C = np.vstack((A, B))
print (C)
D = C[0:len(C), list(C[0]).index('P')]
print (D)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/29447164
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