二维numpy数组中带有索引的Pandas数据帧的有效子集

斯威斯塔克

我有一个带有索引的2d(将来可能是3d)数组。假设它看起来像这样:

[[1,1,1],
[1,2,2],
[2,2,3]]

我有一个熊猫数据框:

index, A, B
1, 0.1, 0.01
2, 0.2, 0.02
3, 0,3, 0.03

我想获得一个numpy数组(或pandas df),其值来自A列,并基于numpy数组进行切片。因此结果将在这里:

[[0.1,0.1,0.1],
[0.1,0.2,0.2],
[0.2,0.2,0.3]]

我可以通过循环来获取熊猫数据框:

pd.DataFrame(df.A[val].values for val in array)

但是,我正在寻找更有效的方法。有没有更好的方法可以让我一次使用整个索引数组?

广晃

你可以做:

df.loc[a.ravel(),'A'].values.reshape(a.shape)

输出:

array([[0.1, 0.1, 0.1],
       [0.1, 0.2, 0.2],
       [0.2, 0.2, 0.3]])

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