Question

以下是一个简化的示例：

val = [10,23,45,31,78,43,1,67,82]

indx = [1,4,5,8]
indx2 = [3,6,7]
indx3 = [0,2]

samp = {}
samp[0] = indx
samp[1] = indx2
samp[2] = indx3

说我有一个字典（样本）有两个组：组0和组1。字典中包含向量val中的值的标记。

我想通过创建8 X 2矩阵，根据字典中的给定组提取val中的所有值，我在哪里按索引在两列中有组和值，所以它看起来像这样：

我该怎么做？

Answer 1

一种获取方式

[(j, next(k for k,v in samp.items() if i in v)) for i,j in enumerate(val)]

输出：

[(10, 2),
 (23, 0),
 (45, 2),
 (31, 1),
 (78, 0),
 (43, 0),
 (1, 1),
 (67, 1),
 (82, 0)]

Answer 2

使用dictionary comprehension反转字典中的键，值对，然后使用map：

$3

df = pd.DataFrame(val,columns=['val'])
d = {value1:key  for key,value in samp.items() for value1 in value}
df['group'] = df.index.map(d)

print(df)
   val  group
0   10      2
1   23      0
2   45      2
3   31      1
4   78      0
5   43      0
6    1      1
7   67      1

如果值是numpy数组怎么办？

print(d)
{1: 0, 4: 0, 5: 0, 8: 0, 3: 1, 6: 1, 7: 1, 0: 2, 2: 2}

Answer 3

这是不使用熊猫的解决方案，它输出（8,2）numpy矩阵：

val = [10,23,45,31,78,43,1,67,82]

indx = [1,4,5,8]
indx2 = [3,6,7]
indx3 = [0,2]

indices = [indx, indx2, indx3]

def get_group(x):
    for i,indx_arr in enumerate(indices):
        if x in indx_arr:
            return i

pairs = [(v,get_group(i)) for i,v in enumerate(val)]
np.asarray(pairs)

array([[10,  2],
   [23,  0],
   [45,  2],
   [31,  1],
   [78,  0],
   [43,  0],
   [ 1,  1],
   [67,  1],
   [82,  0]])

根据字典值和列表创建新矩阵

3 个答案: