首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我们如何从numpy ndarray中选择所有行,方法是将列索引2中的值与字符串中包含的单词'Approved‘进行比较

要从numpy ndarray中选择所有行,方法是将列索引2中的值与字符串中包含的单词'Approved'进行比较,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个示例的numpy ndarray
data = np.array([
    ['John', 'Doe', 'Approved'],
    ['Jane', 'Smith', 'Rejected'],
    ['Bob', 'Johnson', 'Approved'],
    ['Alice', 'Williams', 'Pending']
])

# 获取第三列的值
column_2 = data[:, 2]

# 使用numpy的字符串方法contains进行比较
selected_rows = data[np.char.contains(column_2, 'Approved')]

# 输出选择的行
print(selected_rows)

这段代码首先导入了numpy库,并创建了一个示例的numpy ndarray,其中包含了一些数据。然后,通过data[:, 2]获取了第三列的值,即包含了'Approved'、'Rejected'、'Approved'和'Pending'的字符串数组。接下来,使用numpy的字符串方法contains对第三列的值进行比较,筛选出包含'Approved'的行,最后将结果保存在selected_rows中。最后,通过print(selected_rows)输出选择的行。

这个方法适用于需要根据特定条件筛选numpy ndarray中的行的情况,比如根据某一列的值进行筛选。在这个例子中,我们根据第三列的值与字符串'Approved'进行比较,选择出包含'Approved'的行。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和腾讯云官方文档为准。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NumPy 笔记(超级全!收藏√)

,默认 np.floatdelimiter分隔字符串,默认任何空格,改为 逗号skiprows跳过前x,一般跳过第一表头usecols读取指定索引,元组类型unpack如果True,读入属性分别写入不同数组变量...NumPy 数组中比较重要 ndarray 对象属性有:  属性说明ndarray.ndim秩,即轴数量或维度数量ndarray.shape数组维度,对于矩阵,n m ndarray.size...切片还可以包括省略号 …,来使选择元组长度数组维度相同。 如果在行位置使用省略号,它将返回包含中元素 ndarray。 ...布尔索引  我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。  布尔索引通过布尔运算(如:比较运算符)来获取符合指定条件元素数组。 ...函数描述add()对两个数组逐个字符串元素进行连接multiply()返回按元素多重连接后字符串center()居中字符串capitalize()字符串第一个字母转换为大写title()字符串每个单词第一个字母转换为大写

4.6K30
  • Python 金融编程第二版(二)

    选择第一第三个元素;在括号内,索引由逗号分隔。 ④ 选择第二。 ⑤ 计算所有总和。 ⑥ 沿第一个轴计算总和,即按列计算。 ⑦ 沿第二轴计算总和,即按计算。...,基于list方法进行比较变得明显: ndarray对象具有内置维度(轴)。...③ 选择索引c对应。 ④ 选择索引a和d对应两个。 ⑤ 通过索引位置选择第二和第三。 ⑥ 计算单列总和。 ⑦ 使用apply()方法以向量化方式计算平方。...② 检查x是否为正且y是否为负。 ③ 检查x是否为正或y是否为负。 使用结果布尔Series对象,复杂数据(选择很简单。...② 所有x为正且y为负。 ③ 所有 x 为正或 y 为负所有(这里通过各自属性访问)。 比较运算符也可以一次应用于完整 DataFrame 对象。

    19210

    NumPy入门攻略:手把手带你玩转这款强大数据分析和计算工具

    本文NumPy要点包括: 创建NumPy数组 获取NumPy数组维度 NumPy数组索引切片 NumPy数组比较 替代 NumPy数据类型转换 NumPy统计计算方法 01 创建数组 在NumPy...print(matrix[:,0:2])代表选取所有索引0和1。 print(matrix[1:3,:])代表选取索引1和2以及所有。...print(matrix[1:3,0:2])代表选取索引1和2以及索引0和1所有数据。 07 数组比较 NumPy强大地方数组或矩阵比较,数据比较之后会产生boolean。..._25)输出[False True False],首先matrix[:,1]代表所有,以及索引为1->[10,25,40],最后和25进行比较,得到就是false,true,false...如下: vector = numpy.array(["1", "2", "3"]) vector = vector.astype(float) 注意:上述例子,如果字符串包含非数字类型时候,string

    1.3K30

    Python可视化数据分析04、NumPy库使用

    属性 说明 ndarray.ndim 秩,即轴数量或维度数量 ndarray.shape 数组维度,对于矩阵,即为nm ndarray.size 数组元素总个数,相当于.shapen*m...]) # 第2元素 print(a[..., 1:]) # 第2及剩下所有元素 NumPy高级索引 除了对Ndarray数组进行切片操作和索引操作,还可以对Ndarray数组进行整数数组索引...中有专门处理字符串函数,这些函数包含numpy.char。...capitalize() 字符串第一个字母转换为大写 title() 字符串每个单词第一个字母转换为大写 lower() 数组元素转换为小写,它对每个元素调用str.lower()函数 upper...使用新字符串替换字符串所有字符串 encode() 对数组每个元素调用str.encode()函数。

    1.5K40

    NumPy 基础知识 :1~5

    最后,我们展示如何文件读取/写入 NumPy 数组,并开始使用 NumPy 进行一些实际分析。...但是x输入字符串包含天单位,而y字符串则没有。 创建 NumPy datetime64时,它将自动输入字符串形式中进行选择,因此当我们为x和y都打印出dtype时,我们可以看到x单位为D。...NumPy 文件 I/O 现在我们可以执行 NumPy 数组计算和操作,并且知道如何构造记录数组,现在时候进行一些实际分析了,方法文件读入 NumPy 数组并将结果数组输出到文件进行进一步分析...我们导出 CSV 文件读入 NumPy 记录数组,并将其原始记录数组进行比较。...这只是向您展示如何 NumPy 数组数据文件连接开始。 现在时候对您数据进行一些真实分析了! 总结 在本章我们介绍了ndarray对象最后一个重要组成部分:步幅。

    5.7K10

    Python3快速入门(十二)——Num

    ,k = 0表示主对角线,k>0选择在主对角线之上对角线元素,k<0选择在主对角线之下对角线元素。...print(array_rand[1:7:2]) # output: # [1 2 3 4 5 6 7 8 9] # [2 4 6] ndarray数组可以通过整数数组进行索引,通常需要分别构造索引索引数组...可以通过一个布尔数组来进行索,布尔索引通过布尔运算(如:比较运算符)来获取符合指定条件元素数组。...numpy.char.capitalize() 数组数值字符串第一个字母转换为大写: numpy.char.title() 数组数值字符串每个单词第一个字母转换为大写: numpy.char.lower...order参数,可选项为C(序优先) 或者 F(序优先)。 矩阵二维,而 ndarray 一个 n 维数组。 矩阵ndarray可互换

    4.6K20

    NumPy 1.26 中文文档(五)

    这些项可以使用 N 个整数之类进行索引所有 ndarrays 都是同构:每个项目占用相同大小内存块,并且所有解释方式完全相同。... Python 其他容器对象一样,可以通过对数组进行索引或切片(例如使用N个整数)以及通过ndarray方法和属性来访问和修改数组内容。...索引可以变化范围由数组shape指定。每个项目占用多少字节以及如何解释字节数组相关联数据类型对象定义。...索引范围由数组 shape 指定。每个条目占用多少字节以及这些字节如何解释由数组关联 数据类型对象 定义。 内存段本质上一维,有许多不同方案可以 N 维数组条目排列在一维块。...数组步幅告诉我们在内存中移动到特定轴上下一个位置时需要跳过多少字节。例如,我们需要跳过 4 个字节(1 个)才能移动到下一,但是要跳过 20 个字节(5 个)才能到达下一相同位置。

    11010

    NumPy 1.26 中文官方指南(二)

    数组 NumPy核心数据结构。数组一组网格,它包含关于原始数据、如何定位元素以及如何解释元素信息。它有一组可以用各种方式进行索引元素。...为此,您需要对数组进行子集、切片和/或索引。 如果你想要选择符合特定条件数组,使用 NumPy 很直接。...第一个数组表示这些所在索引,第二个数组表示这些所在索引。 如果你想要生成一个元素存在坐标列表,你可以数组进行组合,遍历坐标列表,并打印它们。...数组一组网格,它包含有关原始数据信息,如何定位元素以及如何解释元素。 它有一组可以以各种方式进行索引元素。 这些元素都是相同类型,称为数组dtype。...我们可以 Python 列表初始化 NumPy 数组一种方式使用嵌套列表进行二维或多维数据。

    30510

    Numpy 简介

    NumPy完全支持面向对象方法,同样ndarray开始。例如,ndarray一个类,具有许多方法和属性。...所有ndarray都是同质:每个条目占用相同大小内存块,并且所有块都以完全相同方式进行解释。如何解释数组每个项由一个单独数据类型对象指定,其中一个对象每个数组相关联。...数组中提取项(例如,通过索引)由Python对象表示,其类型NumPy构建阵列标量类型之一。 阵列标量允许容易地操纵更复杂数据排列。 ?...它等于 ndarray.dtype.itemsize 。 ndarray.data:该缓冲区包含数组实际元素。通常,我们不需要使用此属性,因为我们将使用索引访问数组元素。...一般有6个机制创建数组: 其他Python结构(例如,列表,元组)转换 numpy原生数组创建(例如,arange、ones、zeros等) 磁盘读取数组,无论标准格式还是自定义格式 通过使用字符串或缓冲区原始字节创建数组

    4.7K20

    NumPy 1.26 中文官方指南(三)

    参见说明 索引 NumPy Python 一样,数字 0 开始索引;a[0] 第一个元素。 MATLAB 脚本语言是为了线性代数而创建,因此一些数组操作语法比 NumPy 更紧凑。...如何编写 NumPy 操作指南 读取和写入文件 如何索引 ndarrays 验证 NumPy 错误和 bug 修复 如何创建具有等距数值数组 高级用法和互操作性 源码编译...广义上来说,用于 NumPy 互操作特性分为三组: 外部对象转换为 ndarray 方法执行延迟 NumPy 函数转移到另一个数组库方法; 使用 NumPy 函数并返回外部对象实例方法...在不转换情况下操作外部对象 NumPy API 定义第二组方法允许我们执行 NumPy 函数延迟到另一个数组库。 考虑以下函数。...如果不可能,则对象本身负责 __array__() 返回 ndarray。 DLPack 外部对象以一种语言和设备无关方式转换为 NumPy 数组另一种协议。

    34310

    NumPy使用图解教程「建议收藏」

    数组切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: 聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组一些特征:...NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在必须相等。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: 不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用axis参数指定聚合: 矩阵转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...例如,均方误差监督机器学习模型处理回归问题核心: 在NumPy可以很容易地实现均方误差: 这样做好处numpy无需考虑predictionslabels具体包含。...文摘菌通过一个示例来逐步执行上面代码四个操作: 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个。这意味着n为3。

    2.8K30

    最全NumPy教程

    基本ndarray使用 NumPy 数组函数创建,如下所示: numpy.array 它从任何暴露数组接口对象,或返回数组任何方法创建一个ndarray。...如前所述,ndarray对象元素遵循基于零索引。有三种可用索引方法类型:字段访问,基本切片和高级索引。 基本切片 Python 基本切片概念到 n 维扩展。...然后,分别用起始,终止和步长2,7和2定义切片对象。当这个切片对象传递给ndarray时,会对它一部分进行切片,索引2到7,步长为2。...以下示例获取了ndarray对象每一指定一个元素。因此,索引包含所有行号,索引指定要选择元素。...如果输入在每个维度大小输出大小匹配,或其正好为 1,则在计算可它。 如果输入某个维度大小为 1,则该维度第一个数据元素将用于该维度所有计算。

    4.2K10

    NumPy 使用教程

    这些方法让复杂计算过程表达更为简单。除此之外,numpy 包含一些代数运算方法,尤其涉及到矩阵计算方法,求解特征、特征向量、逆矩阵等,非常方便。 ...随着 obj 不同,我们可以实现字段访问、数组切片、以及其他高级索引功能。  2.1 数组索引  我们可以通过索引 0 开始)来访问 Ndarray 特定位置元素。...:  # 获取第 2 ,第 3 数据 b[1,2] 如果,我们使用 python list 索引同样,看看有什么区别:  ☞ 示例代码:  # 创建一个数据相同 list c = [[...2 ,第 3 数据 c[1,2]  报错  # python list 索引 2 维数据方法 c[1][2] 如何索引二维 Ndarray 多个元素,这里使用逗号,分割:  ☞ 示例代码...我们实际获取[1,3],也就是第2和第4对于8。以及[2, 4],也就是第3和第5对于14。  那么,三维数据呢?

    2.4K20

    TutorialsPoint NumPy 教程

    基本ndarray使用 NumPy 数组函数创建,如下所示: numpy.array 它从任何暴露数组接口对象,或返回数组任何方法创建一个ndarray。...NumPy - 来自数值范围数组 这一章我们会学到如何数值范围创建数组。 numpy.arange 这个函数返回ndarray对象,包含给定范围内等间隔。...,来使选择元组长度数组维度相同。 如果在行位置使用省略号,它将返回包含中元素ndarray。...a print '\n' # 这会返回第二元素数组: print '第二元素:' print a[...,1] print '\n' # 现在我们第二切片所有元素...当索引元素个数就是目标ndarray维度时,会变得相当直接。 以下示例获取了ndarray对象每一指定一个元素。 因此,索引包含所有行号,索引指定要选择元素。

    3.9K10

    一键获取新技能,玩转NumPy数据操作

    聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组一些特征: ?...算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在必须相等。...不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用axis参数指定聚合: ? 矩阵转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...例如,均方误差监督机器学习模型处理回归问题核心: ? 在NumPy可以很容易地实现均方误差: ? 这样做好处numpy无需考虑predictionslabels具体包含。...文摘菌通过一个示例来逐步执行上面代码四个操作: ? 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个。这意味着n为3。在我们执行减法后,我们最终得到如下: ?

    1.8K10

    一键获取新技能,玩转NumPy数据操作

    聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组一些特征: ?...算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在必须相等。...不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用axis参数指定聚合: ? 矩阵转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...例如,均方误差监督机器学习模型处理回归问题核心: ? 在NumPy可以很容易地实现均方误差: ? 这样做好处numpy无需考虑predictionslabels具体包含。...文摘菌通过一个示例来逐步执行上面代码四个操作: ? 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个。这意味着n为3。在我们执行减法后,我们最终得到如下: ?

    1.7K20

    Python数据分析常用模块介绍使用

    Series:Series一维标记数组,类似于一维数组或者一数据。它由一组数据和之相关标签(索引)构成。可以通过索引对数据进行选择和过滤。...它由一组有序组成,每个可以是不同数据类型(数值、字符串、布尔等)。可以通过标签进行选择和过滤。...Series SeriesPandas一种数据结构,类似于一维数组或列表。它由两个部分组成:索引和数据索引Series数据标签,它可以是整数、字符串或其他数据类型。...标签索引:可以使用标签索引来访问Series元素,类似于字典方式。例如,series['label']返回具有该标签元素。 切片操作:可以使用切片操作来选择Series一个子集。...DataFrame由多个Series组成,DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵,但之不同,DataFrame必须同时具有索引索引,每可以是不同数据类型(整数、浮点数、字符串等)。

    22610

    Pythonnumpy模块

    为了表述方便,在不引起歧义时,我们下面ndarray对象称为矩阵对象或是矩阵(也包含张量,向量或者单个数)。...值得注意,这类矩阵在内存存储方式存储,意思每一内存位置相邻,而MatlabFortran矩阵存储,因此在Python遍历运行速度比按遍历运行速度要快(至于快多少矩阵大小和实际情况有关...在Matlab也有之相对应索引方式,最明显差异有三个:一numpy矩阵对象索引使用[],而Matlab使用();二在逐个索引方面,numpy矩阵对象索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...当我们视图进行改变,系统会根据其内存位置储存进行改变,即会把最原始矩阵对象改变。如果我们想要避免这个错误,需要在相应地方使用.copy()方法,在本节最后我们介绍视图一个例子。...这样索引,会把所有索引为True地方取出Mat,按汇总后返回一个行向量视图。最常用方法取出矩阵具有某种特征所有数,例如取出大于0.5所有元素:Mat[Mat > .5]。

    1.8K41
    领券