Question

我想列出特定列中存在的每个标签/字符串的名称。这样的标签将在列中多次出现（例如，机队，旅行等）：例如

Column1         Column2
Facility        Machine
Fleet           Other
Travel          Leased Vehicles
......          .......

如何编写代码以提取numpy数组中的标签？

谢谢。

所需的输出例如。 feature_labels = np.array（[''Column1_Facility'，'Column1_Fleet'，'Column2_Machine'等

Answer 1

我不确定我是否完全理解这个问题，但这是我的尝试：

df = pd.DataFrame({'Column1': ['Facility', 'Fleet', 'Travel'], 'Column2': ['Machine', 'Other', 'Leased Vehicles']})
df

#Outputs:
    Column1 Column2
0   Facility    Machine
1   Fleet   Other
2   Travel  Leased Vehicles

然后遍历各列，以根据需要将列名称附加到功能名称：

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: f'{col}_{x}')

以上内容将为您提供：

             Column1    Column2
0   Column1_Facility    Column2_Machine
1   Column1_Fleet       Column2_Other
2   Column1_Travel      Column2_Leased Vehicles

现在您可以简单地提取每列的值：

df.Column1.values

结果：

array（['Column1_Facility'，'Column1_Fleet'，'Column1_Travel']， dtype = object）

编辑：

如果您只想在列中列出唯一值：

             Column1    Column2
0   Column1_Facility    Column2_Machine
1   Column1_Fleet       Column2_Other
2   Column1_Travel      Column2_Leased Vehicles
3   Column1_Facility    Column2_Machine

您需要使用：

df.Column1.unique()

结果：

array（['Column1_Facility'，'Column1_Fleet'，'Column1_Travel']， dtype = object）

Answer 2

numpy具有char模块，用于准矢量化字符串操作。例如，您可以使用np.char.add：

import functools as ft

data
# array([['Column1', 'Column2'],
#        ['Facility', 'Machine'],
#        ['Fleet', 'Other'],
#        ['Travel', 'Leased Vehicles'],
#        ['......', '.......']], dtype='<U15')

ft.reduce(np.char.add, (data[:1], '_', data[1:]))
# array([['Column1_Facility', 'Column2_Machine'],
#        ['Column1_Fleet', 'Column2_Other'],
#        ['Column1_Travel', 'Column2_Leased Vehicles'],
#        ['Column1_......', 'Column2_.......']], dtype='<U31')

如何在特定列中列出所有不同的标签/字符串？

2 个答案: