我有一个名为“a”的 100000000x2 数组，第一列有一个索引，第二列有一个相关值。我需要获取每个索引第二列中数字的中值。这就是我使用 for 语句的方式:
import numpy as np
b = np.zeros(1000000)
a = np.array([[1, 2],
[1, 3],
[2, 3],
[2, 4],
[2, 6],
[1, 4],
...
...
[1000000,6]])
for i in xrange(1000000):
b[i]=np.median(a[np.where(a[:,0]==i),1])
显然 for 迭代太慢了:有什么建议吗？谢谢
最佳答案
这称为“分组依据”操作。 Pandas ( http://pandas.pydata.org/) 是一个很好的工具:
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.array([[1.0, 2.0],
[1.0, 3.0],
[2.0, 5.0],
[2.0, 6.0],
[2.0, 8.0],
[1.0, 4.0],
[1.0, 1.0],
[1.0, 3.5],
[5.0, 8.0],
[2.0, 1.0],
[5.0, 9.0]])
# Create the pandas DataFrame.
df = pd.DataFrame(a, columns=['index', 'value'])
# Form the groups.
grouped = df.groupby('index')
# `result` is the DataFrame containing the aggregated results.
result = grouped.aggregate(np.median)
print result
输出:
value
index
1 3.0
2 5.5
5 8.5
有多种方法可以直接创建包含原始数据的 DataFrame，因此您不必先创建 numpy 数组 a。
有关 Pandas 中 groupby 操作的更多信息:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/groupby.html
关于python - 处理数组 : how to avoid a "for" statement，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12590505/
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