从索引中获取相应的值

Question

我有一个目标列[Value_0，…Value_n]和一个索引列[idx_0，…idx_k]我想得到相应的列[Value_{idx_0}，…Value_{idx_k}]但是我有这三个困难。

1. 索引列的类型为float
2. 索引列可以具有NaN值
3. 如果索引列具有NaN值，我希望Output列在同一位置返回一个NaN值

我如何才能有效地做到这一点(以一种numpy的方式，而不是循环(？

我怀疑写这样的代码Value[Idx[~np.isnan(Idx)].astype(int)]不允许我有第三个条件。

由于python无法将NaN转换为int，因此仅写入Value[Idx.astype(int)]会出现问题。由于Idx的类型为float，因此仅编写Value[Idx]将不起作用。。。

我绝对不在熊猫(公司选择…(上工作，把一件事变成熊猫类型可能会花我很多时间。(超自定义实现…(因此，只使用numpy，并且没有循环(大量数据，循环将花费太多时间(

Answer 1

TLDR单行版本：根据您的描述，给定一个值数组v和一个索引数组i，您的结果是np.where(np.isnan(i), np.nan, v[np.where(np.isnan(i), 0, i.astype(int))])

让我们一步一步看一个简单的例子：

#values
v = np.array([0, 10, 20])
#indices, including NaN
i = np.array([2., np.nan, 1.])

预期输出为[20, NaN, 10]。就像你说的，我们不能用float进行索引，所以让我们制作一个整数索引数组i1:

i1 = i.astype(int) # [2, -9223372036854775808, 1]

NaN被变成了一个巨大的负整数，它不是我们微小数组的有效索引。因此，尝试提前索引v[i1]将引发IndexError。

所以，让我们修复这些整数来消除IndexError。0总是一个有效的索引，所以让我们制作一个i2，它等于i1，除了i具有NaN:

i2 = np.where(np.isnan(i), 0, i1) # [2, 0, 1]

现在，让我们尝试索引并将其存储为r0:

r0 = v[i2] # [20,  0, 10]

如此接近，但它没有NaN，而i有NaN。让我们像前面的指数一样替换这个值：

result = np.where(np.isnan(i), np.nan, r0) # [20., nan, 10.]

NaN是一个float值，因此我们的原始整数v值也被强制为float。对此您无能为力，NumPy数组只能容纳一个数字类型。