Question

我有一组数据，第一列是年龄（数字），第二列是性别（类别），第三列是保存（数字）。

我想做的是，如果该列是数字数据，则找到均值和标准差，如果该列是分类数据，则找到模式。

我试图找到索引type = num并将索引放入for loop中以计算均值和标准差，而其余索引用于计算分类数据的模式（在本例中为第二列），但是，我陷入了循环。

import numpy as np

data = np.array([[11, "male",1222],[23,"female",333],[15,"male",542]])

# type of the data above
types = ["num","cat","num"]

idx = []
for i in range(2): 
    if (types[i] == "num"):
       idx.append(types[i].index)

for i in idx:
    np.mean(data[:,i].astype("float64"))

我希望代码能够获得数值数据的均值和标准差以及类别数据的众数。如果有可能，请尝试不要构建任何其他程序包（我不确定`index'是否具有其自己的程序包）。

Answer 1

只需在if语句中删除括号。

...

idx = []
for i in range(2): 
    if types[i] == "num":
       idx.append(types[i].index)
...

编辑：建议不要使用范围枚举来循环类型范围，而应使用所需的索引。

for index, _type in enumerate(types):
    if _type == 'num':
        idx.append(index)

如何使用条件循环数据？

1 个答案: