a = np.array([['项目A','薛之谦','费用1',200],
['项目A','薛之谦','费用2',100],
['项目B','薛之谦','费用3',300],
['项目C','张韶涵','费用4',600],
['项目C','张韶涵','费用5',300]])
b = np.array([['项目A',2000,3000],
['项目B',5000,2000],
['项目C',3000,1000]])
# 需求：
# 1、需要从a中取出薛之谦的所有项目：项目A和项目B
# 2、从b中根据"a_project"，将b中包含有"a_project"的列的后两列累加，即：2000+3000+5000+2000
# 实现：
# 1、
a_project = np.unique(a[a[:,1] == '薛之谦',:][:,0]) #['项目A' '项目B']
# 2、
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第 2 点如何实现？
np.where(np.in1d(b[:,0],a_project),np.sum(b[:,1:].astype('float'),axis=1),0).sum()
1 将第一列拿出来，然后跟 a_project 比较不同
scondition=np.in1d(b[:,0],a_project)
# [ True True False]
2 然后将 b 的后两列 相加
data=np.sum(b[:,1:].astype('float'),axis=1)
# [ 5000. 7000. 4000.]
3 筛选并求和
np.where(scondition,data,0).sum()
缺点:
效率不是太好
你这个有点霸王硬上弓的意思啊...
对
rywu
回复
rywu
回复
这样可以省去一个 where...哈哈哈，是不是更便于理解
b[np.in1d(b[:, 0], a_project)][:, 1:3].astype(np.float).sum(axis=1).sum()
#4 楼 @yoyoalphax
是不是还可以简写
b[np.in1d(b[:,0]，a_project),1:].astype('float').sum()
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