将numpy数组列提取到字典中答案

【问题标题】：Extract numpy array columns into dictionary将numpy数组列提取到字典中
【发布时间】：2018-10-24 13:02:26
【问题描述】：

我正在手动创建一个特征字典和 numpy 数组。

columns = ['a', 'b', 'c', 'd']
features = {'a': df_train.values[:, 0],
            'b': df_train.values[:, 1],
            'c': df_train.values[:, 2],
            'd': df_train.values[:, 3]}

df_train 是来自 pandas.read_csv() 的 Pandas 数据帧

我正在使用这段代码来简化它：

features = {c: df_train.values[:, i] for i, c in enumerate(columns)}

有没有更 Pythonic 的方式？（例如带有 zip 的字典？）

【问题讨论】：

您在一行中得到了它。恐怕这就像 Pythonic 一样。您可能可以按照您的建议使用不同的方法，但结果将是相同的。您是在暗示一种计算效率更高的方法吗？
不，我认为没有更 Pythonic 的方式。跟进@b-fg 的评论，您不必必然从拥有 1-liner 中获得“pythonic”，但在这种情况下，它完全可读且高效。
@b-fg 在 SO 上多花点时间，你会看到一些灾难性的 1-liners :P。这里的 dict 理解很好，但也有一些人存在更广泛的误解，即以可怕的时间复杂度将所有内容都塞进一行会获胜。
@roganjosh，是的，明白你来自哪里，呵呵。我们在同一页上；）
"dict with zip"?是的，有：dict(zip(columns, df_train.values.T))

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

你可以使用转置：

dict(zip(columns, df_train.values.T))

或

{k: v for k, v in zip(columns, df_train.values.T)}

【讨论】：