在 Julia DataFrame 中根据多个条件选择列

Question

我需要根据来自数组的多个条件从 Julia 数据框中的单个列中选择值。背景：我正在尝试格式化来自大型 Julia DataFrame 的数据以支持 PCA（主成分分析），因此我首先将原始数据拆分为分析矩阵和标签数组。这是我的代码，到目前为止（不起作用）：

### Initialize source dataframe for PCA
dfSource=DataFrame(
    colDataX=[0,5,10,15,5,20,0,5,10,30],
    colDataY=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0],
    colRowLabels=[0.2,0.3,0.5,0.6,0.0,0.1,0.2,0.1,0.8,0.0])
### Extract 1/2 of rows into analytical matrix
matSource=convert(Matrix,DataFrame(dfSource[1:2:end,1:2]))'
###  Extract last column as labels
arLabels=dfSource[1:2:end,3]
###  Select filtered rows
datGet=matSource[:,arLabels>=0.2 & arLabels<0.7][1,:]
print(datGet)

输出> MethodError: 没有方法匹配...

在print(datGet) 语句之前的最后一行，我得到一个 MethodError 指示与使用& 逻辑相关的方法不匹配。我做错了什么？

Answer 1

一个替代实现的小例子（也许你会发现看看 DataFrames.jl 内置了什么很有用）：

# avoid materialization if dfSource is large
dfSourceHalf = @view dfSource[1:2:end, :]
lazyFilter = Iterators.filter(row -> 0.2 <= row[3] < 0.7, eachrow(dfSourceHalf))
matFiltered = mapreduce(row -> collect(row[1:2]), hcat, lazyFilter)
matFiltered[1, :]

（这不是针对速度进行优化的，而是为了展示什么是可能的，但它仍然比您的代码快几倍）

Answer 2

此代码有效：

dfSource=DataFrame(
    colDataX=[0,5,10,15,5,20,0,5,10,30],
    colDataY=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0],
    colRowLabels=[0.2,0.3,0.5,0.6,0.0,0.1,0.2,0.1,0.8,0.0])

matSource=convert(Matrix,DataFrame(dfSource[1:2:end,1:2]))'

arLabels=dfSource[1:2:end,3]

datGet=matSource[:,(arLabels.>=0.2) .& (arLabels.<0.7)][1,:]
print(datGet)

输出> [0,10,0]

注意使用括号括起来的 (arLabels.>=0.2) 和 (arLabels<0.7)，以及使用 .>= 和 .< 语法（这会强制 Julia 遍历容器/集合）。最后，也是最重要的（因为这是大多数人错过的部分），请注意使用 .& 代替 &。点运算符让一切变得不同！