二次元配列に新しい列を高速に追加したい

Question

前提・実現したいこと

配列にラベルを付けたい（全て同じラベルを付けて、あとから別配列と結合します）

   a   b           a  b   id
0  0   1　　　⇒ 0  0  1   "a"
1  0   2         1  0  2   "a"

実行していること

元がnumpy配列なので、repeatでidの配列を生成してからconcatする

array = np.array([[0,1],[0,2]])
# array.shape => (2,2)
id_array = np.repeat('a',array.shape[0])
# id_array.shape => (2,)
new_array = np.concatenate((array,id_array.T),axis=1)

エラーと解決したいこと

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
shapeが二次元(2,2)と一次元(2,)で異なるのでダメということだそうです。
(2,1)の二次元配列にする方法が不明です。

気になること

このほかの方法でも高速に追加できる方法があれば知りたいです。
よろしくお願いします。

Answer 1

一応これでできます。

new_array = np.concatenate((array,np.c_[id_array]),axis=1)

他の手段としてpandasを使うという手もありますが、速度はちょっと微妙かもしれません。

Comments

[hamar1]

ありがとうございます！
numpyで実行できて助かりました。