Python按索引器中一个键的值拆分dict ROR:index 141超出了大小为1的轴0的界限

这个问题是对已经提出的问题的补充：

我有一个有19个键的字典，每个键包含51000个值或观察值的数组。其中一个键是分组/分类键，其值可以是1或2。我想做的是把这本词典分成两本新词典。一个用于分类键为1时，另一个用于分类键为2时

data = {'variable 1': array([ 90, 91, 89, ...
           .
           .
           .
       'variable 18': array([0.1, 0.02, 0.4, ...
       'classifier': array([1, 1, 2, ...
       }

我已经尝试过使用georgesl发布的解决上述问题的方法：

data1 = [ { key : data[key][idx] for key in data.keys() }  for idx, x in enumerate(data["id"]) if x == 1 ]

但是，当我运行此命令时，会出现以下错误：

 IndexError: index 141 is out of bounds for axis 0 with size 1

我还尝试使用以下方法将数组转换为列表：

data2 = {}
for key in data.keys():
     data[key] = data[key].tolist()

但当我在发布的解决方案中运行它时，会产生以下错误：

IndexError: list index out of range

---

我可能错过了一些非常明显的东西，但我一辈子都想不出是什么。我愿意接受任何建议

我用了不同的，希望你不介意。我相信它是有效的：

from itertools import compress
data2={key:list(compress(data[key],[i-1 for i in data['classifier']])) for key in data.keys()}
data1={key:list(compress(data[key],[i-2 for i in data['classifier']])) for key in data.keys()}

这是我第一次使用，所以我不是专家。总之，它的工作原理就像一个面具，比如：

>>> list(compress(['no','yes'],[False, True]))

给出：

['yes']

还有，如果

data ['classifier'] = [1, 1, 2]

然后

给出：

[0, 0, 1] #evaluates to [False,False,True]

[-1, -1, 0] #evaluates to [True,True,False]

及

给出：

[0, 0, 1] #evaluates to [False,False,True]

[-1, -1, 0] #evaluates to [True,True,False]

现在，假设您希望在分类器中使用0和1，并且如果分类键为0，则您有数据1，这是您的代码：

data2={key:list(compress(data[key],[i for i in data['classifier']])) for key in data.keys()} # or just data['classifier']
data1={key:list(compress(data[key],[i + anything for i in data['classifier']])) for key in data.keys()}

---

数据中的数组大小不同。Try:

size=len（数据['classsifier']）；assert all（len（a）=数据中a的大小。values（））

（它应该产生

AssertionError

这是一个非常优雅的解决方案。我有一个关于I-1和I-2标准的快速跟进问题。如果I-1==0，是否执行条件？如果我将我的分类更改为0和1的范围，我是否应该将I-0和I-1作为条件？