ndarrayの二次元配列から必要な要素だけ取り出したい <Python>
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二次元配列から必要な要素だけ取り出したい <Python>
"Python"
import pandas as pd
data_list = pd.read_csv('data_list.csv')
| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| 100 | 1000 | 50.0 | 1000 |
| 200 | 2500 | 40.0 | 1000 |
| 300 | 400 | 20.0 | 1000 |
上のような形のデータが入ったCSVファイル(data_list.csv)をDataFrame 形式で読み取りました。
すると下記のような取り込み方がされました。
これをDataFrame形式からndarray形式に変換したあと、
各配列の必要な要素だけを抽出したいです。
今回はC列の要素の数字を取り出したいです。
ご回答よろしくお願いいたします。
| 0 | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100 | 1000 | 50.0 | 1000 |
| 2 | 200 | 2500 | 40.0 | 1000 |
| 3 | 300 | 400 | 20.0 | 1000 |
import pandas as pd
data_list = pd.read_csv('data_list.csv')
data_list.head()
nd_data_list = data_list.values #DataFrameからnd.arrayに変換
y = nd_data_list
print(type(y))<
print(y)
出力結果は下記のようになっています。
<class 'numpy.ndarray'>
[[ 100 1000 50 1000]
[ 200 2500 40 1000]
[ 300 400 20 1000]]
この2次元配列の3番目の要素(50, 40, 20)だけを抽出するプログラムを知りたいです。
<実現したい動作結果>
y = [[50][40][20]]
※のちに一次元配列にするy.flatten()を使って一次元配列にしたいと思います。
そのための前処理をしたいです。
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checkベストアンサー
+1
3列目を numpy 配列で得るというのが最終目標である場合は pandas を経由しないで、numpy.loadtxt() で読み込めばよいと思います。
numpy.loadtxt — NumPy v1.16 Manual
import numpy as np
data = np.loadtxt('data_list.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=2)
print(data) # [50. 40. 20.]- delimiter=',': カンマ区切り
- skiprows=1; ヘッダーの1行目スキップ
- usecol=2: 2列目だけ読み込み。
返り値はすでに1次元配列になっています。
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2019/03/17 23:33
2019/03/17 23:39
[[ 100 1000 50 1000]
[ 200 2500 40 1000]
[ 300 400 20 1000]] から
y = [[50][40][30]]に変換することは可能でしょうか？
2019/03/17 23:41
vals = df['C'].values
質問の例では上でできます。
2019/03/17 23:42