Question

我想创建一个numpy数组，它将float作为索引（例如，如果它有一个浮点类型的索引，就会有一个Pandas Series）。所以让我解释一下。我想要这样的东西：

i = np.array([(5.,1), (6.,2)], dtype=[('foo', 'f4'),('bar', 'i4')])

如果第一种类型（'foo'类型）可以用作索引器。所以我可以做到

print(i[:5.5])

它会打印1或(5., 1)。

我很确定Numpy有可能，我只是不知道如何。

Answer 1

您可能需要逻辑索引：

i[i['foo'] < 5.5]

# array([(5.0, 1)], 
#       dtype=[('foo', '<f4'), ('bar', '<i4')])

Answer 2

single row没有明显的意义。

i[:5.5]表示数组（或列表）的前5个元素。 i[:5]第一个6.它应该对i[:6]做什么？ 5.5？天花板？返回5个半元素？ 5个元素加上第5和第6之间的线性插值？

实际上floor(5.5)有效（在1.11中）但有警告：

:5.5

使用结构化数组，记录索引的工作方式相同：

In [346]: np.arange(10)[:5]
Out[346]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [347]: np.arange(10)[:5.5]
/usr/local/bin/ipython3:1: VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future
  #!/usr/bin/python3
Out[347]: array([0, 1, 2, 3, 4])

切入结束是可以的 - 它只会返回所有内容。

In [349]: i = np.array([(5.,1), (6.,2)], dtype=[('foo', 'f4'),('bar', 'i4')])
In [350]: i[:5]

=====

Out[350]: array([(5.0, 1), (6.0, 2)], dtype=[('foo', '<f4'), ('bar', '<i4')]) In [351]: i[:5.5] /usr/local/bin/ipython3:1: VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future #!/usr/bin/python3 Out[351]: array([(5.0, 1), (6.0, 2)], dtype=[('foo', '<f4'), ('bar', '<i4')])中的索引只是一种计算方式。没有索引或标签列表或数组。这是numpy添加的内容，但它不是pandas的一部分。在numpy数组中，字段确实有名称，例如i。它看起来像列标签，但将结构化字段与2d列混淆是危险的。

将索引器浮动到numpy数组

2 个答案: