SQL birleştirme veya NumPy'de R'nin birleştirme() işlevi mi?

Question

Anahtarlarına göre iki diziye katılabileceğim bir uygulama var mı? Hangi, hangi NumPy sütunlarından birinde saklamak için kanonik yoludur (NumPy bir 'id' veya 'rownames' özniteliği yoktur)? Yalnızca numpy kullanmak istiyorsanız

Answer 1

, sen yapısal diziler ve lib.recfunctions.join_by fonksiyonunu (http://pyopengl.sourceforge.net/pydoc/numpy.lib.recfunctions.html bakınız) kullanabilirsiniz. Küçük bir örnek:

In [1]: import numpy as np 
    ...: import numpy.lib.recfunctions as rfn 
    ...: a = np.array([(1, 10.), (2, 20.), (3, 30.)], dtype=[('id', int), ('A', float)]) 
    ...: b = np.array([(2, 200.), (3, 300.), (4, 400.)], dtype=[('id', int), ('B', float)]) 

In [2]: rfn.join_by('id', a, b, jointype='inner', usemask=False) 
Out[2]: 
array([(2, 20.0, 200.0), (3, 30.0, 300.0)], 
     dtype=[('id', '<i4'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8')]) 

Diğer bir seçenek panda kullanmaktır (documentation). Onunla hiçbir deneyimim yok, ama standart numpy'den daha güçlü veri yapıları ve işlevsellik sağlıyor, “hem ilişkisel hem de“ etiketli ”verilerle çalışmayı kolay ve sezgisel hale getiriyor. Ve kesinlikle birleştirme ve birleştirme işlevleri var (örneğin, bkz. http://pandas.sourceforge.net/merging.html#joining-on-a-key).