我有一般数据，例如字符串:

np.random.seed(343)

arr = np.sort(np.random.randint(5, size=(10, 10)), axis=1).astype(str)
print (arr)
[['0' '1' '1' '2' '2' '3' '3' '4' '4' '4']
 ['1' '2' '2' '2' '3' '3' '3' '4' '4' '4']
 ['0' '2' '2' '2' '2' '3' '3' '4' '4' '4']
 ['0' '1' '2' '2' '3' '3' '3' '4' '4' '4']
 ['0' '1' '1' '1' '2' '2' '2' '2' '4' '4']
 ['0' '0' '1' '1' '2' '3' '3' '3' '4' '4']
 ['0' '0' '2' '2' '2' '2' '2' '2' '3' '4']
 ['0' '0' '1' '1' '1' '2' '2' '2' '3' '3']
 ['0' '1' '1' '2' '2' '2' '3' '4' '4' '4']
 ['0' '1' '1' '2' '2' '2' '2' '2' '4' '4']]

如果累积值计数器的差异，我需要用 reset 计数，所以使用 pandas。

首先创建DataFrame:

df = pd.DataFrame(arr)
print (df)
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  0  1  1  2  2  3  3  4  4  4
1  1  2  2  2  3  3  3  4  4  4
2  0  2  2  2  2  3  3  4  4  4
3  0  1  2  2  3  3  3  4  4  4
4  0  1  1  1  2  2  2  2  4  4
5  0  0  1  1  2  3  3  3  4  4
6  0  0  2  2  2  2  2  2  3  4
7  0  0  1  1  1  2  2  2  3  3
8  0  1  1  2  2  2  3  4  4  4
9  0  1  1  2  2  2  2  2  4  4

对于一列它是如何工作的:

先比较移位后的数据，加上累计和:

a = (df[0] != df[0].shift()).cumsum()
print (a)
0    1
1    2
2    3
3    3
4    3
5    3
6    3
7    3
8    3
9    3
Name: 0, dtype: int32

然后调用GroupBy.cumcount :

b = a.groupby(a).cumcount() + 1
print (b)
0    1
1    1
2    1
3    2
4    3
5    4
6    5
7    6
8    7
9    8
dtype: int64

如果想要将解决方案应用于所有列是可能的，请使用apply:

print (df.apply(lambda x: x.groupby((x != x.shift()).cumsum()).cumcount() + 1))
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
1  1  1  1  2  1  2  2  2  2  2
2  1  2  2  3  1  3  3  3  3  3
3  2  1  3  4  1  4  4  4  4  4
4  3  2  1  1  1  1  1  1  5  5
5  4  1  2  2  2  1  1  1  6  6
6  5  2  1  1  3  1  1  1  1  7
7  6  3  1  1  1  2  2  2  2  1
8  7  1  2  1  1  3  1  1  1  1
9  8  2  3  2  2  4  1  1  2  2

但是速度慢，因为数据量大。是否可以创建一些快速的 numpy 解决方案？

我找到了 solutions仅适用于一维数组。

最佳答案

总体思路

考虑我们执行此累积计数的一般情况，或者如果您将它们视为范围，我们可以称它们为分组范围。

现在，这个想法从简单开始 - 比较沿各自轴的一次性切片以寻找不平等。在每行/每列的开头填充 True(取决于计数轴)。

然后，它变得复杂 - 设置一个 ID 数组，目的是我们将获得最终的 cumsum，这将是按其展平顺序输出的期望值。因此，设置从初始化一个与输入数组具有相同形状的 1s 数组开始。在输入的每个组开始处，用前一个组的长度偏移 ID 数组。按照代码(应该提供更多见解)了解我们将如何为每一行执行此操作 -

def grp_range_2drow(a, start=0):
    # Get grouped ranges along each row with resetting at places where
    # consecutive elements differ
    
    # Input(s) : a is 2D input array
    
    # Store shape info
    m,n = a.shape
    
    # Compare one-off slices for each row and pad with True's at starts
    # Those True's indicate start of each group
    p = np.ones((m,1),dtype=bool)
    a1 = np.concatenate((p, a[:,:-1] != a[:,1:]),axis=1)
    
    # Get indices of group starts in flattened version
    d = np.flatnonzero(a1)

    # Setup ID array to be cumsumed finally for desired o/p 
    # Assign into starts with previous group lengths. 
    # Thus, when cumsumed on flattened version would give us flattened desired
    # output. Finally reshape back to 2D  
    c = np.ones(m*n,dtype=int)
    c[d[1:]] = d[:-1]-d[1:]+1
    c[0] = start
    return c.cumsum().reshape(m,n)

我们将扩展它以解决行和列的一般情况。对于列的情况，我们将简单地转置，提供给较早的行解决方案，最后转回，就像这样 -

def grp_range_2d(a, start=0, axis=1):
    # Get grouped ranges along specified axis with resetting at places where
    # consecutive elements differ
    
    # Input(s) : a is 2D input array

    if axis not in [0,1]:
        raise Exception("Invalid axis")

    if axis==1:
        return grp_range_2drow(a, start=start)
    else:
        return grp_range_2drow(a.T, start=start).T

样本运行

让我们考虑一个示例运行，它会沿着每列查找分组范围，每个组都以 1 -

In [330]: np.random.seed(0)

In [331]: a = np.random.randint(1,3,(10,10))

In [333]: a
Out[333]: 
array([[1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2],
       [1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1],
       [2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1],
       [1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2],
       [1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2],
       [2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1],
       [1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1],
       [2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1]])

In [334]: grp_range_2d(a, start=1, axis=0)
Out[334]: 
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2],
       [1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2],
       [1, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 1],
       [2, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 2],
       [1, 1, 2, 1, 4, 2, 1, 2, 3, 1],
       [2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 1, 2],
       [1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 3],
       [1, 3, 3, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 4]])

因此，为了解决我们的数据帧输入和输出案例，它将是 -

out = grp_range_2d(df.values, start=1,axis=0)
pd.DataFrame(out,columns=df.columns,index=df.index)

关于python - 获取每个二维数组的累积计数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53615600/