インデックス付きnumpy配列とブール値

Question

私は実際に理解していないコードを見つけました。それは基本的にこのように書きます：

array = np.ones((5, 4))*np.nan 
s1 = pd.Series([1,4,0,4,5], index=[0,1,2,3,4]) 
I = s1 == 4 
print(I) 

0 False 
1  True 
2 False 
3  True 
4 False 
dtype: bool 

私は本当にそれが4であるインデックスでTrueとブールのpd.Seriesを返し、この部分を理解しています。さて、著者はインデックスarrayにIを使用しています。

array[I,0] = 3 
array[I,1] = 7 
array[I,2] = 2 
array[I,3] = 5 
print(array) 

[[ 3. 7. 2. 5.] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan] 
[ nan nan nan nan] 
[ nan nan nan nan]] 

新しいarrayは私には意味がありません、私が代わりに返したいと思います：

[[ nan nan nan nan] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan]] 

誰かがここで何が起こっているのかを説明でき、そしてどのように上記のコードを変更して、必要なものを返すことができますか？

Answer 1

説明はnumpyアレイとpandasシリーズは異なっロジックインデックスを扱うという事実にあります。前者はTrueを1とし、Falseを0とし、後者は論理がTrueの値を取り込み、論理値はFalseになります。デモンストレーションとして：

import numpy as np 
import pandas as pd 

arr = np.array([1,2,3,4,5]) 
arr       # this is a numpy array 
array([1, 2, 3, 4, 5]) 
arr[[True, False, True]] 
array([2, 1, 2])    # check here how it is actually picking the value at position 
           # 1 and 0 alternatively; 

ser = pd.Series([1,2,3,4,5]) 
ser       # this is a pandas Series 
0 1 
1 2 
2 3 
3 4 
4 5 
dtype: int64 
ser[[True, False, True]]  # in pandas Series, it will pick up values where the logic is True; 
0 1 
2 3 
dtype: int64 

どのように動作が異なるかを確認します。 arrayは数値配列なので、ロジックインデックスを使用して値を取得することはできません。あなたが意図した結果を得るために、我々はIから真の値のインデックスを抽出して、あなたのarrayにそれを使用しようとすることができます：

array[I[I == True].index,0] = 3 
array[I[I == True].index,1] = 7 
array[I[I == True].index,2] = 2 
array[I[I == True].index,3] = 5 
print(array) 


[[ nan nan nan nan] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan]] 

Answer 2

間違いです。 numpyがインデックス内でIをどのように解釈しているのか正確にはわかりません。しかし、私は、これは意図したものであるかなり確信している：

array[I.values, 0] = 3 
array[I.values, 1] = 7 
array[I.values, 2] = 2 
array[I.values, 3] = 5 
print(array) 

[[ nan nan nan nan] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan] 
[ 3. 7. 2. 5.] 
[ nan nan nan nan]]