在Python中子集数据

use*_*827 17 python arrays numpy r subset

对于我正在编写的一些Python代码,我想在R中使用等效的子命令.

这是我的数据:

col1    col2    col3    col4    col5
100002  2006    1.1 0.01    6352
100002  2006    1.2 0.84    304518
100002  2006    2   1.52    148219
100002  2007    1.1 0.01    6292
10002   2006    1.1 0.01    5968
10002   2006    1.2 0.25    104318
10002   2007    1.1 0.01    6800
10002   2007    4   2.03    25446
10002   2008    1.1 0.01    6408
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想子集基于内容的数据col1col2.(col1中的唯一值为100002和10002,col2中的唯一值为2006,2007和2008.)

这可以使用subset命令在R中完成,Python中有类似的东西吗?

Joe*_*ton 20

虽然基于迭代器的答案非常好,但是如果你正在使用numpy数组(正如你提到的那样),那么有更好更快的选择方法:

import numpy as np
data = np.array([
        [100002, 2006, 1.1, 0.01, 6352],
        [100002, 2006, 1.2, 0.84, 304518],
        [100002, 2006, 2,   1.52, 148219],
        [100002, 2007, 1.1, 0.01, 6292],
        [10002,  2006, 1.1, 0.01, 5968],
        [10002,  2006, 1.2, 0.25, 104318],
        [10002,  2007, 1.1, 0.01, 6800],
        [10002,  2007, 4,   2.03, 25446],
        [10002,  2008, 1.1, 0.01, 6408]    ])

subset1 = data[data[:,0] == 100002]
subset2 = data[data[:,0] == 10002]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这产生了

SUBSET1:

array([[  1.00002e+05,   2.006e+03,   1.10e+00, 1.00e-02,   6.352e+03],
       [  1.00002e+05,   2.006e+03,   1.20e+00, 8.40e-01,   3.04518e+05],
       [  1.00002e+05,   2.006e+03,   2.00e+00, 1.52e+00,   1.48219e+05],
       [  1.00002e+05,   2.007e+03,   1.10e+00, 1.00e-02,   6.292e+03]])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

SUBSET2:

array([[  1.0002e+04,   2.006e+03,   1.10e+00, 1.00e-02,   5.968e+03],
       [  1.0002e+04,   2.006e+03,   1.20e+00, 2.50e-01,   1.04318e+05],
       [  1.0002e+04,   2.007e+03,   1.10e+00, 1.00e-02,   6.800e+03],
       [  1.0002e+04,   2.007e+03,   4.00e+00, 2.03e+00,   2.5446e+04],
       [  1.0002e+04,   2.008e+03,   1.10e+00, 1.00e-02,   6.408e+03]])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如果您事先不知道第一列中的唯一值,则可以使用其中一个numpy.unique1d或内置函数set来查找它们.

编辑:我刚刚意识到您想要选择具有两列唯一组合的数据......在这种情况下,您可能会执行以下操作:

col1 = data[:,0]
col2 = data[:,1]

subsets = {}
for val1, val2 in itertools.product(np.unique(col1), np.unique(col2)):
    subset = data[(col1 == val1) & (col2 == val2)]
    if np.any(subset):
        subsets[(val1, val2)] = subset
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

(我将子集存储为dict,其中键是组合的元组......当然还有其他(更好的,取决于你正在做的)方法!)


ngr*_*oot 5

subset()在R中与filter()Python 非常类似.作为参考说明,这将由列表推导隐式使用,因此编写代码的最简洁明了的方法可能是

[ item for item in items if item.col2 == 2006 ] 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

例如,如果您的数据行在一个被调用的迭代中items.