如何从列 == 条件的 2D numpy.array 中进行选择答案

【问题标题】：How to select from a 2D numpy.array where column == condition如何从列 == 条件的 2D numpy.array 中进行选择
【发布时间】：2020-05-19 20:59:33
【问题描述】：

例如，我在 2D numpy.array 中有一组记录，我想选择第三列中的值等于 10 的所有记录。除了循环遍历数组和构建所选记录的列表？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一旦我知道了“过滤器”的概念，我又搜索了一些，并在stackoverflow question 中找到了我正在寻找的答案。

所以在汽车的例子中，过滤器可以写成 df[df[:,1] == '汽车']

【讨论】：

【解决方案2】：

这里我创建了一个 numpy 数组。

print(df)

o/p 为：array([['A', 'car'],['B', 'bike'],['C', 'car'],['D', 'truck'] ], dtype=object)

现在要选择所有带有汽车的行，您可以从数组中过滤该值

df[df == "car"]

o/p 为：array(['car', 'car'], dtype=object)

如果要将其转换为python列表，请将语句包装在列表中，即

list(df[df == "car])

【讨论】：