包含字符串和數字的ndarrays上的Numpy操作

Question

這是我第一個關於stackoverflow的問題。到目前爲止，我的所有問題都已經被問到，但即使經過很多研究，我也找不到答案。所以在這裏：

我想在numpy數組中進行數學運算，爲此我鑄造了一個dtype。這在R中是微不足道的，但在python中很複雜。

import numpy as np 
from StringIO import StringIO 
test = "a,1,2\nb,3,4" 
data = np.genfromtxt(StringIO(test), delimiter=",", dtype=None) 

這給了我：

print data 
#array([('a', 1, 2), ('b', 3, 4)], 
#  dtype=[('f0', '|S1'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')]) 

不過，如果我嘗試對數據的數值子集執行任何數學運算，我得到錯誤信息：

subData = data[['f1','f2']] 
print subData 
# [(1, 2) (3, 4)] 
subData+1 
#TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'int' 

甚至：

subData + subData 
#TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray' 

我想出的唯一辦法是不是很優雅或實用的一個，因爲我往往失去了列名和類型，以及作爲原始形狀：

subData.view(int) + 1 

非常感謝提前。

Answer 1

爲了詳細說明我的評論，結構化數組並不完全是爲了這個。它們是C類結構的數組。它們可以用來保存不同類型的列，但它會很快變得麻煩。它們對某些事情非常有用，但「類似電子表格」的數據不是其中之一。通常情況下，當他們有不同的類型時，您只需將每列存儲爲自己的數組。 （這基本上就是pandas確實是。）

這是因爲結構化陣列不陣列，其中列有不同的類型，他們是陣列，其中每個項目是具有不同類型的序列。

如果你確實想所有轉換，但第一欄爲「正常」的二維數組，你會做這樣的事情：

numeric_data = np.c_[[data[col] for col in data.dtype.names[1:]]] 

然而，ROR數據，其中每列是不同類型的，使用pandas要好得多。它意味着用於類似電子表格的數據。

from StringIO import StringIO 
import pandas as pd 

test = "a,1,2\nb,3,4" 
data = pd.read_csv(StringIO(test), header=None) 

print data[[1,2]] + 5