用另一个数组的特定值替换一个数组中的值

Question

我有两个大的numpy阵列或数据帧，例如：

a=[[1, 10, 20, 30],[2, 50, 14, -10],[3, 11, 2, 0], ...] 

b=[[10, 40, 30, 1, 1, 2],[0, 11, -1, 32, 3, 2],[9, 2, 51, -2, 3, 2], ...]

我想用a的值替换矩阵b的最后两列。我想说的是，在a的最后两列中，我们有1，替换为a中包含1作为a的第一列的行。此列是从1到结尾的计数器。事实上，在最后，矩阵b的列将从6列增加到10列

因此，新的b将类似于：

b=[[10, 40, 30, 1, 10, 20, 30, 50, 14, -10],[0, 11, -1, 32, 11, 2, 0, 50, 14, -10],[9, 2, 51, -2, 10, 20, 30, 11, 2, 0], ...]

我非常感谢任何以numpy数组或熊猫数据处理此请求的解决方案

Answer 1

假设a的第一列的形式为[1, 2, 3...]，则可以使用此一行：

np.c_[b[:,:-2], a[b[:,-2]-1, 1:], a[b[:,-1]-1, 1:]]

事实上，用a[:, 1:]替换a更方便，可以这样简化：

np.c_[b[:,:-2], a[b[:,-2]-1], a[b[:,-1]-1]]

b的最后两列被转换为a的索引。如果a的第一列与[1, 2, 3...]不同，减去一列是不够的，您需要考虑如何将b的最后两列映射到与a相关的索引。我把它放在范围之外了

Answer 2

两个建议

1. 如果这些数据帧位于pandas数据帧中，则可以根据列b.5=a0.1和b.6=a1.1将“a”数据帧连接到“b”数据帧两次。然后读出所需的列（b.1-4、a0.2-4、a1.2-4。类似于：

   new1 = pd.merge(b, a, left_on='5', right_on='1')
   new2 = pd.merge(new1, a, left_on='6', right_on='1')
   

然后删除第5列和第6列

1. 否则，建议将“a”转换为不同的结构、元组列表或字典。您的索引作为第一个值嵌入，因此如果您在字典中失败，您将尝试获取{1:[10,20,30]、2:[50,14，-10]、3:[11,2,0]…}，这使得查找更容易

   newlist = []
   for x in b:
       q = x[:4]
       q.extend(a[x[4]])
       q.extend(a[x[5]])
       newlist.append(q)