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

你也可以使用extractedData=data([:，1]，[:，9])

其他回答

你也可以使用extractedData=data([:，1]，[:，9])

当你使用这样的列表从N-D数组中选择列时，还有一件事你应该注意:

data[:,:,[1,9]]

如果您正在删除一个维度(例如，通过只选择一行)，结果数组将(由于某种原因)被打乱。所以:

print data.shape            # gives [10,20,30]
selection = data[1,:,[1,9]]
print selection.shape       # gives [2,20] instead of [20,2]!!

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

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]

你可以使用以下方法:

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

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