Trích xuất và chuyển dữ liệu trong NumPy

Question

Giả sử tôi có vector NumPy sau

[[1, 3., 'John Doe', 'male', 'doc', '25'], 
    ..., 
[9, 6., 'Jane Doe', 'female', 'p', '28']] 

tôi cần phải giải nén dữ liệu liên quan đến nhiệm vụ của tôi.

Là một người mới trong NumPy và trăn nói chung, tôi sẽ làm điều đó theo cách sau đây:

data = np.array(
[[1, 3., 'John Doe', 'male', 'doc', 25], 
[9, 6., 'Jane Doe', 'female', 'p', 28]] 
) 

data_tr = np.zeros((data.shape[0], 3)) 
for i in range(0, data.shape[0]): 
    data_tr[i][0] = data[i, 1] 
    data_tr[i][1] = 0 if data[i, 3] == 'male' else 1 
    data_tr[i][2] = data[i, 5] 

Và kết quả là tôi đã điều sau đây:

[[ 3., 0., 25.], 
[ 6., 1., 28.]] 

Những gì tôi muốn để biết là nếu có một cách hiệu quả hơn hoặc sạch hơn để thực hiện điều đó.
Ai đó có thể giúp tôi với điều đó không?

Answer 1

Một cách tiếp cận với column-indexing -

data_tr = np.zeros((data.shape[0], 3)) 
data_tr[:,[0,2]] = data[:, [1,5]] 
data_tr[:,1] = data[:,3]=='male' 

Lưu ý rằng các bước: data_tr[:,[0,2]] = data[:, [1,5]] đang làm việc với các bản sao tắt các cột tương ứng. Đó không phải là rất hiệu quả cho các bài tập và khai thác. Vì vậy, bạn có thể muốn thực hiện điều đó theo hai bước riêng biệt, chủ yếu cho hiệu suất, như vậy -

data_tr[:,0] = data[:, 1] 
data_tr[:,2] = data[:, 5]