Python - 用索引/值替换年份答案

【问题标题】：Python - Replace years by Index/ValuePython - 用索引/值替换年份
【发布时间】：2020-06-26 07:29:29
【问题描述】：

我有一个问题。我有一个结构化的 numpy 数组，其年份数如下：

array_start([(2020),
(2020),
(2021),
(2021),
dtype=[('year', '<i8')])

在这个例子中，2020 年是最早的年份，但这可能会改变，所以我不能真正使用硬编码或使用字典。我想用这样的计数/索引替换年份列：

array_desired_1([(1),
(1),
(2),
(2),
dtype=[('year', '<i8')])

或者：

array_desired_2([(1, 2020),
(1, 2020),
(2, 2021),
(2, 2021),
dtype=[('year', '<i8'), ('index', '<i8')])

到目前为止，我唯一得到的就是找到一种方法来获取最早的年份：

earlies_year_mask = array_start['year'] == np.amin(array_start['year'])

但我不认为我在这方面的正确轨道......有人可以帮助我吗？这应该很容易，但我无法得到正确的答案..

【问题讨论】：

索引排序重要吗？比如，2020 年可以是2，2021 年可以是1吗？
是的，好点：顺序非常重要。

标签： python numpy indexing

【解决方案1】：

很难准确说出您要问什么，但是在使用 df 和访问 df.year 作为属性之间，您似乎实际上是在使用 pandas DataFrame (或者Series？）。

如果是DataFrame，我猜year是垂直方向的列，在这种情况下你可以这样做：

df.year = np.arange(1, len(df) + 1)

如果是Series，你可以这样做：

df = pd.Series(df.index + 1)

=============

编辑：

啊，我想我明白你现在在说什么了。这个（类似的解决方案）怎么样？

array_start['year'] = np.arange(1, array_start.shape[0] + 1)

【讨论】：

嗨，对不起，这真的是一个 numpy arra，我会稍微编辑一下代码
hmm，当我这样做时，它只是用索引替换年份，每一行都不同，如下所示：array([(1), (2), (3), (4), dtype=[('年份', '

【解决方案2】：

啊，我找到了答案！：

year_count = 1

for year in np.unique(array_start['year']):
    array_start['year'][array_start['year'] == year] = year_count
    year_count = year_count + 1

任何没有循环或更有效的答案仍然非常受欢迎:)

【讨论】：