Numpy 如何使用named columns

在数据分析中，我们经常需要对数据进行处理和分析，而Numpy是一个常用的数据处理工具。在Numpy中，我们可以使用numpy数组来对数据进行操作和计算。本篇文章将介绍如何在Numpy中使用named columns。

阅读更多：Numpy 教程

什么是named columns

在Numpy中，通常使用ndarray来表示数据，而named columns是指给ndarray中的每个列定义一个名字。例如，我们有如下的数据：

>>> data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])
>>> print(data)
[(1, 2) (3, 4) (5, 6)]

我们可以看到，这是一个有两列的ndarray，每一列的数据类型是int类型，而每一列都有一个名字，分别是x和y。这就是一个named columns的数据。

创建named columns数据

在Numpy中，我们可以使用多种方式来创建named columns数据，下面分别介绍这些方式。

通过字典来创建

我们可以通过字典来创建named columns数据，其中每个元素都是一个字典，表示一列数据。例如：

>>> data = np.array({'x': [1, 3, 5], 'y': [2, 4, 6]})
>>> print(data)
[(1, 2) (3, 4) (5, 6)]

我们可以看到，这是一个有两列的ndarray，每一列的数据类型是int类型，而每一列都有一个名字，分别是x和y。

通过元组列表来创建

我们也可以通过元组列表来创建named columns数据，其中每个元组表示一行数据，元组中的每个元素表示一列数据，并且给每个元素都指定一个名字。例如：

>>> data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])
>>> print(data)
[(1, 2) (3, 4) (5, 6)]

我们可以看到，这是一个有两列的ndarray，每一列的数据类型是int类型，而每一列都有一个名字，分别是x和y。

通过csv文件来创建

我们也可以通过csv文件来创建named columns数据。例如，我们有如下的csv文件：

x,y
1,2
3,4
5,6

我们可以使用numpy.loadtxt()函数来读取这个文件，并且指定数据的格式和列名，例如：

>>> data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1, dtype=[('x', int), ('y', int)])
>>> print(data)
[(1, 2) (3, 4) (5, 6)]

我们可以看到，这是一个有两列的ndarray，每一列的数据类型是int类型，而每一列都有一个名字，分别是x和y。

访问named columns数据

在访问named columns数据时，我们可以使用索引、切片或者布尔索引来访问数据，例如：

>>> data = np.array([('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)], dtype=[('name', 'U10'), ('age', int)])
>>> print(data['name'])
['Alice' 'Bob' 'Charlie']
>>> print(data[1:]['age'])
[30 35]
>>> print(data[data['age']>30]['name'])
['Charlie']

我们可以看到，在访问named columns数据时，我们可以直接使用列名来访问数据，这使得代码更加易读和清晰。

修改named columns数据

在修改named columns数据时，我们可以直接使用列名来修改数据，例如：

>>> data = np.array([('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)], dtype=[('name', 'U10'), ('age', int)])
>>> data['age'] += 5
>>> print(data)
[('Alice', 30) ('Bob', 35) ('Charlie', 40)]

我们可以看到，我们直接使用列名来修改数据，代码更加易读和清晰。

转换named columns数据

在Numpy中，我们也可以将普通的ndarray转换为named columns数据，或者将named columns数据转换为普通的ndarray。下面分别介绍这些转换方法。

将普通的ndarray转换为named columns数据

我们可以使用Numpy的函数np.core.records.fromarrays()方法来将普通的ndarray转换为named columns数据。例如：

>>> data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])
>>> names = ['x', 'y']
>>> data = np.core.records.fromarrays(data.transpose(), names=names)
>>> print(data)
[(1, 2) (3, 4) (5, 6)]

我们可以看到，首先我们将原始的数据进行转置，然后使用fromarrays()方法将数据转换为named columns数据。

将named columns数据转换为普通的ndarray

我们可以使用Numpy的函数np.core.records.fromarrays()方法来将named columns数据转换为普通的ndarray。例如：

>>> data = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])
>>> data = np.array([data[name] for name in data.dtype.names]).transpose()
>>> print(data)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

我们可以看到，首先我们通过data.dtype.names获取所有的列名，然后将每一列的数据提取出来，最后将所有的列重新组成一个ndarray。

总结

在Numpy中，named columns是一种非常实用的特性，它可以让代码更加易读和清晰。在操作和处理数据时，我们可以使用字典、元组列表或者csv文件来创建named columns数据，然后直接使用列名来访问和修改数据。同时，Numpy也提供了各种方法来转换named columns数据和普通的ndarray。希望本文可以帮助大家更加熟练地使用Numpy进行数据处理和分析。