Python np.r_u不适用于2个范围或多个切片
我的数据框形状（199，7）。我想选择列0:4和-2：（最后两列）。我想获得所选列的行，这些列包含Python np.r_u不适用于2个范围或多个切片,python,numpy,Python,Numpy,我的数据框形状（199，7）。我想选择列0:4和-2：（最后两列）。我想获得所选列的行，这些列包含[final_data['unemployed']=='yes']。我的专栏是 [‘恐慌症发作’、‘强迫性行为’、‘抑郁’、‘焦虑’、‘疲劳’、‘失业’、‘集群’] My first trial返回错误ValueError:特殊指令必须是第一个条目 我的第二次尝试不知何故它无法工作（可能是因为.iloc，如果我错了，请纠正我） 他们为什么不工作？我应该怎么做？这是一种产生错误消息的表达式。我在你的样
[final_data['unemployed']=='yes'][‘恐慌症发作’、‘强迫性行为’、‘抑郁’、‘焦虑’、‘疲劳’、‘失业’、‘集群’]ValueError:特殊指令必须是第一个条目他们为什么不工作？我应该怎么做？这是一种产生错误消息的表达式。我在你的样品中没有看到：
In [158]: np.r_[1:3, '-1']
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-158-0b702ddf8054> in <module>
----> 1 np.r_[1:3, '-1']
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/index_tricks.py in __getitem__(self, key)
358 elif isinstance(item, str):
359 if k != 0:
--> 360 raise ValueError("special directives must be the "
361 "first entry.")
362 if item in ('r', 'c'):
ValueError: special directives must be the first entry.
r\ur\udf.列的大小
编辑
[154]
之所以有效，是因为我的示例数据帧具有数字列标题。将其更改为字符串：
In [173]: df = pd.DataFrame(np.arange(21).reshape(3,7),columns=list('abcdefg'))
In [174]: df
Out[174]:
a b c d e f g
0 0 1 2 3 4 5 6
1 7 8 9 10 11 12 13
2 14 15 16 17 18 19 20
In [176]: df[np.r_[df.columns[0:4],df.columns[2]]]
....
ValueError: special directives must be the first entry.
引起错误的是r\uu
：
In [177]: np.r_[df.columns[0:4],df.columns[2]]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-177-c0b1d20ac1a7> in <module>
----> 1 np.r_[df.columns[0:4],df.columns[2]]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/index_tricks.py in __getitem__(self, key)
358 elif isinstance(item, str):
359 if k != 0:
--> 360 raise ValueError("special directives must be the "
361 "first entry.")
362 if item in ('r', 'c'):
ValueError: special directives must be the first entry.
看起来最简单的解决方法是使用hstack
（或者只是“连接”）而不是r\ucode>。此列表不需要对切片进行特殊处理：
In [182]: np.hstack((df.columns[0:4],df.columns[2]))
Out[182]: array(['a', 'b', 'c', 'd', 'c'], dtype=object)
In [183]: df[np.hstack((df.columns[0:4],df.columns[2]))]
Out[183]:
a b c d c
0 0 1 2 3 2
1 7 8 9 10 9
2 14 15 16 17 16
对不起，我的意思是final_data.iloc[：，np.r\u[0:4，-2:]
所以第二个范围是2列。我试过了，但没有成功，可能是因为正如你所说的负范围很棘手，r_u不知道df的大小。列
自己测试r_u
。每个片段都用一个arange（start，stop，step）
表达式展开。r
需要用一个简单的hstack
替换。
In [150]: np.r_[0:4,-2:-1]
Out[150]: array([ 0, 1, 2, 3, -2])
In [156]: df.iloc[:,np.r_[0:4,-2:-1]]
...:
...:
Out[156]:
0 1 2 3 5
0 0 1 2 3 5
1 7 8 9 10 12
2 14 15 16 17 19
In [173]: df = pd.DataFrame(np.arange(21).reshape(3,7),columns=list('abcdefg'))
In [174]: df
Out[174]:
a b c d e f g
0 0 1 2 3 4 5 6
1 7 8 9 10 11 12 13
2 14 15 16 17 18 19 20
In [176]: df[np.r_[df.columns[0:4],df.columns[2]]]
....
ValueError: special directives must be the first entry.
In [177]: np.r_[df.columns[0:4],df.columns[2]]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-177-c0b1d20ac1a7> in <module>
----> 1 np.r_[df.columns[0:4],df.columns[2]]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/index_tricks.py in __getitem__(self, key)
358 elif isinstance(item, str):
359 if k != 0:
--> 360 raise ValueError("special directives must be the "
361 "first entry.")
362 if item in ('r', 'c'):
ValueError: special directives must be the first entry.
In [178]: df.columns[0:4]
Out[178]: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
In [182]: np.hstack((df.columns[0:4],df.columns[2]))
Out[182]: array(['a', 'b', 'c', 'd', 'c'], dtype=object)
In [183]: df[np.hstack((df.columns[0:4],df.columns[2]))]
Out[183]:
a b c d c
0 0 1 2 3 2
1 7 8 9 10 9
2 14 15 16 17 16