for 루프 (Python)에 새 배열 만들기

Question

통계 분석을 위해 rpy (R, Python에서 실행되는 프로그램)에서 실행할 데이터 세트를 준비 중입니다.

data = [[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1], 
[0, 0, 1, 1, , 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0], 
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0]] 

이 데이터를 사용하려면 종속 변수 (y)를 독립 변수 (x)와 분리해야합니다. 1 년 동안 각 열에 대해 새 목록을 만들어야합니다.

y = data[:,9] 
x1 = data[:,0] 
x2 = data[:,1] 
x3 = data[:,2] 
x4 = data[:,3] 
x5 = data[:,4] 
x6 = data[:,5] 
x7 = data[:,6] 
x8 = data[:,7] 
x9 = data[:,8] 
x10 = data[:,9] 

데이터에 67 개의 열이 있다고 가정합니다. 모든 열을 반복하고 모든 열을 입력하지 않고도 자동으로 각 열을 만드는 방법이 있습니까? 나는 모든 배열을 하드 코딩이의 라인을 따라 최대 67

뭔가를 싶지 않아,하지만 작동하지 않습니다

:

i=0 
for d in data: 
    "x%d"%i = data[:,i-1] 
    i+=1 

이 코드의 나머지 부분입니다 절대적으로 필수적인 일이다 않는

x = [] 

for d in xrange(0,66): 
    x.append(data[:,d]) 

:

rpy.set_default_mode(rpy.NO_CONVERSION) 
linear_model = rpy.r.lm(rpy.r("y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10"), data = rpy.r.data_frame(x1=x1,x2=x2,x3=x3,x4=x4,x5=x5,x6=x6,x7=x7,x8=x8,x9=x9,x10=x10,y=y)) 
rpy.set_default_mode(rpy.BASIC_CONVERSION) 
print linear_model.as_py()['coefficients'] 
summary = rpy.r.summary(linear_model) 

Answer 1

왜 열을 바꾸어이 같은 시도하지 각 항목에 대한 별도의 데이터 구조가에서 별도의 오며 자료 구조를 죄다 필요가 왜 ...

편집을 모르겠지만 :

for d in xrange(1,68): 
    exec 'x%s = data[:,%s]' %(d,d-1) 

: 여기 설명 정확하게 방식으로 작동 할 게 아니에요 경우

Answer 2

rpy 코드를 약간 보여 주므로 rpy2로 어떻게 보이는지 보여줄 수 있다고 생각했습니다.

# build a DataFrame 
from rpy2.robjects.vectors import IntVector 
d = dict(('x%i' % (i+1), IntVector(data[:, i]) for i in range(68) if i != 9) 
d['y'] = data[:, 9] 
from rpy2.robjects.vectors import DataFrame 
dataf = DataFrame(d) 
del(d) # dictionary no longer needed 

# import R's stats package 
from rpy2.robjects.packages import importr 
stats = importr('stats') 

# fit model 
dep_var = 'y' 
formula = '%s ~ %s ' % (dep_var, '+'.join(x for x in dataf.names if x != dep_var)) 
linear_model = stats.lm(formula, data = dataf)