Trích xuất các cột cụ thể trong mảng numpy

Đây là một câu hỏi dễ nhưng nói rằng tôi có ma trận MxN. Tất cả những gì tôi muốn làm là trích xuất các cột cụ thể và lưu trữ chúng trong một mảng numpy khác nhưng tôi nhận được lỗi cú pháp không hợp lệ. Đây là mã:

extractedData = data[[:,1],[:,9]]. 

Có vẻ như dòng trên nên đủ nhưng tôi đoán là không. Tôi nhìn xung quanh nhưng không thể tìm thấy bất cứ cú pháp nào khôn ngoan liên quan đến kịch bản cụ thể này.

Tôi giả sử bạn muốn cột 1và 9? Đó là

data[:, [1, 9]]

Hoặc với tên:

data[:, ['Column Name1','Column Name2']]

Bạn có thể lấy tên từ data.dtype.names...

Giả sử bạn muốn lấy các cột 1 và 9 với đoạn mã đó, thì nó phải là:

extractedData = data[:,[1,9]]

nếu bạn chỉ muốn trích xuất một số cột:

idx_IN_columns = [1, 9]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]

nếu bạn muốn loại trừ các cột cụ thể:

idx_OUT_columns = [1, 9]
idx_IN_columns = [i for i in xrange(np.shape(data)[1]) if i not in idx_OUT_columns]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]

Một điều tôi muốn chỉ ra là, nếu số lượng cột bạn muốn trích xuất là 1 thì ma trận kết quả sẽ không phải là Ma trận Mx1 như bạn mong đợi mà thay vào đó là một mảng chứa các phần tử của cột bạn đã trích xuất.

Để chuyển đổi nó thành Ma trận , phương pháp định hình lại (M, 1) nên được sử dụng trên mảng kết quả.

Chỉ:

>>> m = np.matrix(np.random.random((5, 5)))
>>> m
matrix([[0.91074101, 0.65999332, 0.69774588, 0.007355  , 0.33025395],
        [0.11078742, 0.67463754, 0.43158254, 0.95367876, 0.85926405],
        [0.98665185, 0.86431513, 0.12153138, 0.73006437, 0.13404811],
        [0.24602225, 0.66139215, 0.08400288, 0.56769924, 0.47974697],
        [0.25345299, 0.76385882, 0.11002419, 0.2509888 , 0.06312359]])
>>> m[:,[1, 2]]
matrix([[0.65999332, 0.69774588],
        [0.67463754, 0.43158254],
        [0.86431513, 0.12153138],
        [0.66139215, 0.08400288],
        [0.76385882, 0.11002419]])

Các cột không cần phải theo thứ tự:

>>> m[:,[2, 1, 3]]
matrix([[0.69774588, 0.65999332, 0.007355  ],
        [0.43158254, 0.67463754, 0.95367876],
        [0.12153138, 0.86431513, 0.73006437],
        [0.08400288, 0.66139215, 0.56769924],
        [0.11002419, 0.76385882, 0.2509888 ]])

Một điều nữa bạn nên chú ý khi chọn các cột từ mảng ND bằng cách sử dụng một danh sách như thế này:

data[:,:,[1,9]]

Nếu bạn đang xóa một thứ nguyên (bằng cách chỉ chọn một hàng chẳng hạn), mảng kết quả sẽ được (vì một số lý do) được hoán vị . Vì thế:

print data.shape            # gives [10,20,30]
selection = data[1,:,[1,9]]
print selection.shape       # gives [2,20] instead of [20,2]!!

Bạn có thể dùng :

extracted_data = data.ix[:,['Column1','Column2']]

Tôi nghĩ rằng giải pháp ở đây không còn hoạt động với bản cập nhật của phiên bản python nữa, một cách để làm điều đó với chức năng python mới cho nó là:

extracted_data = data[['Column Name1','Column Name2']].to_numpy()

cung cấp cho bạn kết quả mong muốn.

Tài liệu bạn có thể tìm thấy ở đây: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/urdy/reference/api/pandas.DataFrame.to_numpy.html#pandas.DataFrame.to_numpy

bạn cũng có thể sử dụng extractData = data ([:, 1], [:, 9])