在numpy数组中提取特定列

这是一个简单的问题，但假设我有一个MxN矩阵。所有我想做的是提取特定的列，并将它们存储在另一个numpy数组中，但我得到无效的语法错误。代码如下:

extractedData = data[[:,1],[:,9]].

似乎上面这句话就足够了，但我觉得不行。我四处寻找，但没有找到任何关于这个特定场景的语法。

当前回答

你可以使用以下方法:

extracted_data = data.ix[:,['Column1','Column2']]

其他回答

我认为这里的解决方案不再使用python版本的更新，一种方法是使用新的python函数来实现它:

extracted_data = data[['Column Name1','Column Name2']].to_numpy()

这会给你想要的结果。

您可以在这里找到文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_numpy.html#pandas.DataFrame.to_numpy

我猜你想要第1列和第9列?

若要一次选择多个列，请使用

X = data[:, [1, 9]]

若要一次选择一个，请使用

x, y = data[:, 1], data[:, 9]

名称:

data[:, ['Column Name1','Column Name2']]

你可以从data.dtype.names…

我想指出的一件事是，如果你想提取的列的数量是1，得到的矩阵将不是你可能期望的mx矩阵，而是一个包含你提取的列的元素的数组。

要将其转换为矩阵，应在生成的数组上使用重塑(M,1)方法。

假设你想用这个代码片段获取列1和列9，它应该是:

extractedData = data[:,[1,9]]

如果你只想提取一些列:

idx_IN_columns = [1, 9]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]

如果你想排除特定的列:

idx_OUT_columns = [1, 9]
idx_IN_columns = [i for i in xrange(np.shape(data)[1]) if i not in idx_OUT_columns]
extractedData = data[:,idx_IN_columns]

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