Numpy 使用列名来访问数组的列

Numpy是一个高性能的科学计算库，提供了一种基于数组的计算方式，可以进行各种数学和科学操作。而numpy中的named colums则是一个非常便于数据处理的工具，它可以方便地对表格数据进行操作。本文将介绍numpy named columns的使用方法及其优势。

阅读更多：Numpy 教程

named columns是什么？

在numpy中，named columns指的是可以使用列名来访问数组的列。这种方式使得我们可以以更直观的方式处理表格数据。例如，我们可以使用以下代码创建一个包含三列的二维数组，并指定列名：

import numpy as np

data = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)],
                dtype=[('A', '<i4'), ('B', '<i4'), ('C', '<i4')])

print(data)

输出结果为：

[(1, 2, 3) (4, 5, 6) (7, 8, 9)]

可以看到，这个数组有三列，分别是A、B、C，它们的数据类型都是整型。如果我们要访问A列，可以使用以下代码：

print(data['A'])

输出结果为：

[1 4 7]

这种方式非常方便，可以使得数据处理变得更加高效。

named columns的优势

使用named columns有以下几点优势。

更直观的数据处理

使用named columns可以使数据处理变得更加直观。可以通过列名快速访问某一列的数据，并进行各种操作。

例如，我们可以使用以下代码计算数据的平均值：

mean = np.mean(data['B'])
print(mean)

输出结果为：

5.0

这样就可以方便地对表格数据进行各种操作了。

自定义数据类型

named columns还可以方便地定义自己的数据类型，这对于处理特定类型的数据非常有用。

例如，我们可以使用以下代码定义一个新的数据类型，包含姓名、年龄和性别三列：

dt = np.dtype([('Name', 'S10'), ('Age', np.int8), ('Gender', 'S1')])
data = np.array([('Tom', 25, 'M'), ('Jerry', 20, 'F'), ('Mickey', 30, 'M')], dtype=dt)
print(data)

输出结果为:

[(b'Tom', 25, b'M') (b'Jerry', 20, b'F') (b'Mickey', 30, b'M')]

这样定义了数据类型之后，在创建数组时就可以直接使用这个数据类型了。

更强大的查询功能

named columns还可以方便地进行多条件查询，在处理大数据时非常有用。

例如，我们可以使用以下代码查询年龄大于等于25岁的男性的姓名：

mask = (data['Age'] >= 25) & (data['Gender'] == 'M')
result = data['Name'][mask]
print(result)

输出结果为：

[b'Tom' b'Mickey']

这样可以方便地对大量数据进行筛选。

总结

named columns是numpy中非常方便的工具，可以使数据处理变得更加高效和灵活。它可以方便地对表格数据进行操作，自定义数据类型，并具有更强大的查询功能。因此，在进行数据处理时，我们可以考虑使用named columns来提高效率。