基於python中的多列條件減小數組的大小

Question

我需要根據另一個數組上的條件來減小數組的大小;我需要研究這些關係，並根據新信息改變價值。這是我的問題的簡化版本。

我有一個與數據的數組（或數據幀）：

data = np.array([[[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]]).reshape((4,2)) 

我有另一個文件中，不同大小的，其保持關於該數據陣列中的值的信息：

a = np.array([[1, 1, 2],[2, 3, 4],[3, 5, 6], [4, 7, 8] ]).reshape((4,3)) 

我在a的信息告訴我如何減小數據的大小，例如a[0]告訴我，data[0][0:2] == a[0][1:]。

，所以我可以取代的獨特價值a[0][0:1]與data[0][0:2]（有效地降低陣列數據

爲了澄清的大小，陣列的保持每個位置三條信息，一個[0]具有信息1，1， 2 - 現在我想掃描數據數組，當a [i] [1：]等於數據[i] [0：2]或數據[i] [2：]中的任何一個時，我想要與A [1]替換的值[0：1] - 是任何更清楚

我的陣列天線的最終應該是這樣的：

new_format = np.array([[[[1, 2], [3,4]]]]).reshape((2,2)) 

01？

存在以下問題：Filtering a DataFrame based on multiple column criteria 但是僅基於基於特定數字標準的過濾。

Answer 1

我想出了一個方法來做到這一點，使用熊貓圖書館。可能不是最好的解決方案，但從我的工作。 在我來說，我讀的大熊貓庫中的數據，但對於發佈的例子，我可以在陣列轉換爲dataframes

datas = pd.DataFrame(data) ##convert to dataframe 
az = pd.DataFrame(a) 
datas= datas.rename(columns={'0': '1', '1': '2'}) ## rename columns for comparison with a array 
new_format= pd.merge(datas, az, how='right') #do the comparison 

new_format = new_format.drop(['1','2'],1) #drop the old columns, keeping only the new format