python - 如何从结构化的 numpy 数组中删除一列？

Question

想象一下，您有一个结构化的 numpy 数组，它是从 csv 生成的，第一行作为字段名称。该数组具有以下形式：

dtype([('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8'), ..., ('n','<f8'])

现在，假设您想从该数组中删除“第 i 个”列。有没有方便的方法来做到这一点？

我希望它像删除一样工作：

new_array = np.delete(old_array, 'i')

有任何想法吗？

Answer 1

这不是一个单一的函数调用，但以下显示了删除第 i 个字段的一种方法：

In [67]: a
Out[67]: 
array([(1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0)], 
      dtype=[('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

In [68]: i = 1   # Drop the 'B' field

In [69]: names = list(a.dtype.names)

In [70]: names
Out[70]: ['A', 'B', 'C']

In [71]: new_names = names[:i] + names[i+1:]

In [72]: new_names
Out[72]: ['A', 'C']

In [73]: b = a[new_names]

In [74]: b
Out[74]: 
array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)], 
      dtype=[('A', '<f8'), ('C', '<f8')])

封装为一个函数：

def remove_field_num(a, i):
    names = list(a.dtype.names)
    new_names = names[:i] + names[i+1:]
    b = a[new_names]
    return b

删除给定的字段名称可能更自然：

def remove_field_name(a, name):
    names = list(a.dtype.names)
    if name in names:
        names.remove(name)
    b = a[names]
    return b

另外，查看作为 matplotlib模块一部分的drop_rec_fields函数。mlab

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更新：请参阅我在如何从结构化 numpy 数组中删除列*而不复制它*？用于创建结构化数组的字段子集视图而不制作数组副本的方法。

Answer 2

在这里搜索了我的方式并从 Warren 的回答中了解了我需要知道的内容，我忍不住发布了一个更简洁的版本，并添加了一次有效删除多个字段的选项：

def rmfield( a, *fieldnames_to_remove ):
    return a[ [ name for name in a.dtype.names if name not in fieldnames_to_remove ] ]

例子：

a = rmfield(a, 'foo')
a = rmfield(a, 'foo', 'bar')  # remove multiple fields at once

或者，如果我们真的要打高尔夫球，以下是等价的：

rmfield=lambda a,*f:a[[n for n in a.dtype.names if n not in f]]