如何将列和行的pandas DataFrame子集转换为numpy数组？ - python

我想知道是否有一种更简单，更节省内存的方法来从pandas DataFrame中选择行和列的子集。

例如，给定此数据框:

df = DataFrame(np.random.rand(4,5)，列= list('abcde'))
打印df

a b c d e
0 0.945686 0.000710 0.909158 0.892892 0.326670
1 0.919359 0.667057 0.462478 0.008204 0.473096
2 0.976163 0.621712 0.208423 0.980471 0.048334
3 0.459039 0.788318 0.309892 0.100539 0.753992

我只希望其中列'c'的值大于0.5的那些行，但是对于那些行，我只需要列'b'和'e'。

这是我想出的方法-也许有更好的“熊猫”方式？

locs = [df.columns.get_loc(_)in ['a'，'d']]中的_
打印df [df.c> 0.5] [位置]

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0 0.945686 0.892892

我的最终目标是将结果转换为numpy数组以传递给sklearn回归算法，因此我将使用上面的代码，如下所示:

training_set = array(df [df.c> 0.5] [位置])

...这让我很烦，因为我最终在内存中存储了一个巨大的数组副本。也许还有更好的方法吗？

参考方案

.loc同时接受行和列选择器(.ix/.iloc FYI也是如此)
这也可以通过一次完成。

In [1]: df = DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))

In [2]: df
Out[2]: 
          a         b         c         d         e
0  0.669701  0.780497  0.955690  0.451573  0.232194
1  0.952762  0.585579  0.890801  0.643251  0.556220
2  0.900713  0.790938  0.952628  0.505775  0.582365
3  0.994205  0.330560  0.286694  0.125061  0.575153

In [5]: df.loc[df['c']>0.5,['a','d']]
Out[5]: 
          a         d
0  0.669701  0.451573
1  0.952762  0.643251
2  0.900713  0.505775

并且，如果您想要这些值(尽管它应该直接传递给sklearn)；框架支持阵列接口

In [6]: df.loc[df['c']>0.5,['a','d']].values
Out[6]: 
array([[ 0.66970138,  0.45157274],
       [ 0.95276167,  0.64325143],
       [ 0.90071271,  0.50577509]])

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