Python中的R样式否定索引.不要切片

Question

我的R编程头连线使用负切片索引来排除元素.

举个例子:

my_list = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
my_neg_slice = [-2, -8, 0, -5]

会回来

[1 3 4 6 7 9]

即返回不在(0,2,5,8)中的所有索引.

这更像是一个满足我好奇心的问题,因为Pythonic否定索引对我来说非常新颖(这不是对Python实现的批评,因为我非常喜欢它).有人在Python中实现了R_Style_Negative_Indexing吗？我是Python的新手,所以这种类型的索引可能已经存在？也许某人已经创建了一个自定义扩展(抱歉,如果这不是正确的术语)来扩展适当的库？

显然,这对于字符串实现起来非常棘手,但是我希望人们可以通过排除一组已知的稀疏元素来看到想要切入对象(List,Dict,DataFrame,...)的概念？

我的尼安德特人在Python中执行负R风格索引的方法:

import numpy as np

my_list = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
my_neg_slice = [-2, -8, 0, -5]

# Convert my_list to a numpy array as it's much easier to work with
step0 = np.array(my_list)

# Same for the negative_slices
step1 = np.array(my_neg_slice)

# Identify the indexes that are negative (assume 0 implies exclude)
step2 = step1 <= 0

# For the negative indexes, flip the sign so they are positive
step3 = -step1[step2]

# Generate the complete index for my_list
step4 = np.arange(len(my_list))

# Identify the indices required by exlucing my_neg_slice indices
step5 = np.setdiff1d(step4, step3)

# Make a cup of tea! Maybe time to rewire the brain and think like a snake!
step6 = step0[step5]

print(step6)
[1 3 4 6 7 9]

我没有特别的问题,我试图破解,我只是想通过索引建立我对可能性的理解？提前谢谢了.伯蒂.

Answer 1

惊讶没有人提到drop熊猫中的方法：

In [8]: s
Out[8]: 
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

In [9]: s.drop([2, 8, 0, 5])
Out[9]: 
1    1
3    3
4    4
6    6
7    7
9    9
dtype: int64

Answer 2

既然你已经标记了这只大熊猫,我们就制作my_list一个系列:

In [11]: my_list = pd.Series(my_list)

并且让我们实际上使用(更多pythonic)"负指数"来使用正数,如果我们不想这样做那么使用列表理解为这部分达到相同的效果(或者如果它本身是一个numpy数组或系列那么只需要-my_neg_slice):

In [12]: my_neg_slice = [2, 8, 0, 5]

然后,因为索引my_list只是一个枚举(在这种情况下),我们可以减去:

In [13]: my_list.index - my_neg_slice
Out[13]: Int64Index([1, 3, 4, 6, 7, 9], dtype=int64)

并查看其余职位中的这些要素:

In [14]: my_list.iloc[my_list.index - my_neg_slice]
Out[14]: 
1    1
3    3
4    4
6    6
7    7
9    9
dtype: int64

Answer 3

使用套装：

>>> set([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) - set([0,2,5,8])
set([1, 3, 4, 6, 7, 9])

（使用正值而不是负值）。