如何用NumPy语法过滤元素为字典的数组中isActive=True的元素？

问题场景 #

给定元素为字典的NumPy数组data，需要过滤出仅isActive字段等于True的元素，要求使用纯NumPy语法实现，禁止转为Python普通列表或使用pandas处理。

示例数据 #

import numpy as np
import math

data = [
    {'Account': '111', 'RIC': 'AAPL.OQ', 'Position': 100, 'isActive': True, 'Rating': math.nan},
    {'Account': '111', 'RIC': 'MSFT.OQ', 'Position': 200, 'isActive': False, 'Rating': 73},
    {'Account': '111', 'RIC': 'IBM.N', 'Position': 300, 'isActive': True, 'Rating': math.inf},
    {'Account': '222', 'RIC': 'AAPL.OQ', 'Position': 1000, 'isActive': False, 'Rating': 89},
    {'Account': '222', 'RIC': 'MSFT.OQ', 'Position': 2000, 'isActive': True, 'Rating': np.nan},
    {'Account': '222', 'RIC': 'IBM.N', 'Position': 3000, 'isActive': True, 'Rating': 59}
]
data = np.array(data)

解决方案 #

利用np.vectorize将提取isActive值的逻辑批量应用到数组每个元素，生成布尔掩码后过滤数组：

# 生成布尔掩码：提取每个字典的isActive值
is_active_mask = np.vectorize(lambda x: x['isActive'])(data)

# 用掩码过滤原数组，得到目标结果
filtered_data = data[is_active_mask]

验证结果 #

执行以下代码可查看过滤后的元素：

for item in filtered_data:
    print(item)

输出结果：

{'Account': '111', 'RIC': 'AAPL.OQ', 'Position': 100, 'isActive': True, 'Rating': nan}
{'Account': '111', 'RIC': 'IBM.N', 'Position': 300, 'isActive': True, 'Rating': inf}
{'Account': '222', 'RIC': 'MSFT.OQ', 'Position': 2000, 'isActive': True, 'Rating': nan}
{'Account': '222', 'RIC': 'IBM.N', 'Position': 3000, 'isActive': True, 'Rating': 59}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3761555