如何操作numpy数组以用于ESRI的arcpy.da.NumPyArrayToTable

Question

ESRI提供了一种方法，可以把表格中的数据转移到数组中，然后再转回来。我有一个脚本，它从一个API获取人口普查数据，然后把这些数据转换成数组，进行一些简单的数学运算，最后理想情况下把结果放到一个表格里。为了进行数学运算，数组不能是记录数组（rec array）。我尝试了很多方法，比如vstack、hstack或者拼接（concatenate），但都没有得到好的结果。最后我只好创建了单独的一维数组作为记录数组，然后使用np.lib.recfunctions.merge_arrays中的合并功能。肯定还有更好的方法。

ESRI从TableToNumPyArray返回的数据：

>>> testArray
array([ (41039000100.0, 2628.0, 100.0, 2339.0, 135.0, 18.0, 22.0, 16.0, 25.0, 0.0, 92.0, 0.0, 92.0, 0.0, 92.0, 0.0, 92.0, 6.0, 9.0, 249.0, 90.0, 0.0, 92.0, 1, u'41039000100'),
...
dtype=[('Geo_id', '<f8'), ('TotalUnits', '<f8'), ('MOE_Total', '<f8'), >('Total_1_detached', '<f8'), ('MOE_Total_1_detached', '<f8'), ('Total_1_attached', >'<f8'), ('MOE_Total_1_attached', '<f8'), ('Total_2', '<f8'), ('MOE_Total_2', '<f8'), >('Total_3_or_4', '<f8'), ('MOE_Total_3_or_4', '<f8'), ('Total_5_to_9', '<f8'), >('MOE_Total_5_to_9', '<f8'), ('Total_10_to_19', '<f8'), ('MOE_Total_10_to_19', '<f8'), >('Total_20_to_49', '<f8'), ('MOE_Total_20_to_49', '<f8'), ('Total_50_or_more', '<f8'), >('MOE_Total_50_or_more', '<f8'), ('Total_Mobile_home', '<f8'), ('MOE_Total_Mobile_home', '<f8'), ('Total_Boat_RV_van_etc', '<f8'), ('MOE_Total_Boat_RV_van_etc', '<f8'), >('ObjectID', '<i4'), ('geo_id_t', '<U50')])

我的代码片段看起来像这样：

try:

    # Assign Geo_id array
    Geo_id_array = B25008_001E_array[...,0]
    Tpop_array = B25008_001E_array[...,1]
    Tunits_array = B25024_001E_array[...,1]
    # divide by sero is possible for real rowns and definite for the end-of-file
    # tract, so convert nan's in the HHsize_array to zero's with nan_to_num
    # HHsize_array = Tpop_array.view(np.float32)/Tunits_array.view(np.float32)
    HHsize_array = Tpop_array/Tunits_array
    HHsize_array = nan_to_num(HHsize_array)
    # Table_array = array(vstack((Geo_id_array, Tpop_array, Tunits_array, HHsize_array)), dtype = ([('Geo_id', '|S13'), ('Tpop', np.int32), ('Tunits_array', np.int32), ('HHsize', np.float32)]))
    # Table_array = np.hstack((Geo_id_array, Tpop_array, Tunits_array, HHsize_array))
    Geo_id_recarray = np.array(Geo_id_array, dtype = ([('Geo_id', '|S13')]))
    Tpop_recarray = np.array(Tpop_array, dtype = ([('Tpop', np.int32)]))
    Tunits_recarray = np.array(Tunits_array, dtype = ([('Tunits_array', np.int32)]))
    HHsize_recarray = np.array(HHsize_array, dtype = ([('HHsize', np.float32)]))
    arrays = [Geo_id_recarray, Tpop_recarray, Tunits_recarray, HHsize_recarray]
    MergedArray = np.lib.recfunctions.merge_arrays(arrays, usemask=False)
    print
    print



except Exception as e:
    # If an error occurred, print line number and error message
    import traceback, sys
    tb = sys.exc_info()[2]
    print "An error occured on line %i" % tb.tb_lineno
    print str(e)

我觉得在整理数组之前，最好先把它们合并、连接或堆叠起来。你怎么看？

数据处理 numpy 数学运算数据合并数组操作记录数组 API数据获取 arcpy

如何操作numpy数组以用于ESRI的arcpy.da.NumPyArrayToTable

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