用另一个数组的特定值替换一个数组中的值

Question

我有两个大的numpy数组或熊猫数据框，例如：

a=[[1, 10, 20, 30],[2, 50, 14, -10],[3, 11, 2, 0], ...] 

b=[[10, 40, 30, 1, 1, 2],[0, 11, -1, 32, 3, 2],[9, 2, 51, -2, 3, 2], ...]

我想用a的值替换矩阵b的最后两列。我想说的是，在a的最后两列中有1个时，请替换为a中包含1作为a的第一列的行。此列是从1到结尾的计数器。实际上，最后矩阵b的列将从6增加到10。

因此，新的b将类似于：

b=[[10, 40, 30, 1, 10, 20, 30, 50, 14, -10],[0, 11, -1, 32, 11, 2, 0, 50, 14, -10],[9, 2, 51, -2, 10, 20, 30, 11, 2, 0], ...]

我感谢使用numpy数组或pandas数据处理此请求的任何解决方案。

Answer 1

假设a的第一列的格式为[1, 2, 3...]，可以使用此单行代码完成：

np.c_[b[:,:-2], a[b[:,-2]-1, 1:], a[b[:,-1]-1, 1:]]

实际上，用a替换a[:, 1:]更方便，可以像下面这样简化：

np.c_[b[:,:-2], a[b[:,-2]-1], a[b[:,-1]-1]]

b的最后两列被转换为a的索引。如果a的第一列与[1, 2, 3...]不同，则减去一个是不够的，您需要考虑如何将b的最后两列映射到相对于{ {1}}。我将其排除在范围之外。

Answer 2

两个建议。

1. 如果它们在熊猫数据框中，则可以根据列b.5 = a0.1和b.6 = a1.1将“ a”数据框与“ b”数据框连接两次。然后读取您需要的列（b.1-4，a0.2-4，a1.2-4。类似

   new1 = pd.merge(b, a, left_on='5', right_on='1')
   new2 = pd.merge(new1, a, left_on='6', right_on='1')
   

然后删除第5列和第6列

1. 否则建议将“ a”转换为其他结构，元组列表或字典。您的索引被嵌入为第一个值，因此，如果您使字典溃败，您将尝试获取{1：[10，20，30]，2：[50，14，-10]，3：[11，2， 0] ...}，这使查找更加容易。

   newlist = []
   for x in b:
       q = x[:4]
       q.extend(a[x[4]])
       q.extend(a[x[5]])
       newlist.append(q)