将numpy recarray（的一部分）转换为2d数组？

Question

我们已经为单独的日子准备了一组数据 - 第一个属性是时间戳，其余是值。

其中的几项：

ts    a b c 
2010-08-06 08:00, 1.2, 3.4, 5.6 
2010-08-06 08:05, 1.2, 3.4, 5.6 
2010-08-06 08:10, 1.2, 3.4, 5.6 
2010-08-06 08:15, 2.2, 3.3, 5.6 
2010-08-06 08:20, 1.2, 3.4, 5.6 

我们想生产的每个值的平均值的数组（因为如果你打下都在彼此的顶部当天的数据，以及所有平均排列的值）。时间戳时间全都匹配，所以我们可以通过创建一个带有时间戳结果recarray做到这一点，和其他列全部为0，然后做这样的事情：

for day in day_data: 
    result.a += day.a 
    result.b += day.b 
    result.c += day.c 

result.a /= len(day_data) 
result.b /= len(day_data) 
result.c /= len(day_data) 

这似乎是一个更好的办法是转换每天用一个数字去除数字（砍掉时间戳），然后在一个操作中对它们进行全部元素平均，但是我们无法找到一种方法来做到这一点 - 它总是一个1d的对象数组。

有谁知道如何做到这一点？

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。一种方法是选择recarray的多个列，并且施展他们的花车，然后重塑回一个二维数组：

new_data = data[['a','b','c']].astype(np.float).reshape((data.size, 3)) 

或者，你可能会考虑这样的事情（可忽略的速度较慢，但​​更易读）：

new_data = np.vstack([data[item] for item in ['a','b','c']]).T 

另请注意，查看pandas进行这些操作可能是个好主意，这样您就可以轻松处理异构数据。