numpy行列データセットの変換

Question

私は8列のPythonで2D行列を持っています。 これらの8つの列は、それぞれが4つの列を持つ2つの異なるエンティティ、たとえばAとBのレコードを保持します。に基づいて、エンティティAの属性を合わせ、シンプルな言葉で

╔══════╦═════════╦══════╦═════════╗ 
║ A_ID ║ arrtibA ║ B_ID ║ attribB ║ 
╠══════╬═════════╬══════╬═════════╣ 
║ 1 ║ val  ║ 1 ║ val  ║ 
║ 1 ║ val  ║ 1 ║ val  ║ 
║ 2 ║ val  ║ 2 ║ val  ║ 
║ 2 ║ val  ║ 2 ║ val  ║ 
║ 3 ║ val  ║ 3 ║ val  ║ 
╚══════╩═════════╩══════╩═════════╝ 

、およびエンティティB：私の例のデータは、次のようになります。

╔══════╦═════════╦══════╦═════════╗ 
║ A_ID ║ arrtibA ║ B_ID ║ attribB ║ 
╠══════╬═════════╬══════╬═════════╣ 
║ 1 ║ val  ║ 1 ║ val  ║ 
║ 1 ║ val  ║ 1 ║ val  ║ 
║ 1 ║ val  ║ 2 ║ val  ║ 
║ 1 ║ val  ║ 2 ║ val  ║ 
║ 2 ║ val  ║ 3 ║ val  ║ 
║ 2 ║ val  ║ 3 ║ val  ║ 
║ 2 ║ val  ║ 4 ║ val  ║ 
║ 3 ║ val  ║ 5 ║ val  ║ 
║ 3 ║ val  ║ 5 ║ val  ║ 
╚══════╩═════════╩══════╩═════════╝ 

そして、私がこの形式に変換したいですそれぞれのID。一致するものが見つからない行は破棄できます。私は約28,000以上の行を持っています.A_IDの範囲は17〜230、B_IDの範囲は17〜305です。しかし、一度整列が行われると、両方のエンティティのIDが231未満の行は、エンティティBの231〜305は破棄されます。

Answer 1

あなたは試すことができます：あなたは専門用語を混合している

data = np.delete(data, np.where(data[:,0]!=data[:,2])[0], 0)