如何在 NumPy 中高效实现 GroupBy 功能？

使用 NumPy 实现 GroupBy

背景

根据特定属性对数据进行分组是数据操作中的常见任务。使用 NumPy（Python 的流行数值计算库）时，找到显式的 groupby 函数可能并不简单。本文提供了一种使用多种替代方法按第一列对 NumPy 数组进行分组的解决方案。

NumPy 拆分选项

np.split(a[:,1], np.unique(a[:, 0], return_index=True)[1][1:])

此解决方案利用 NumPy 的 split 函数使用 unique 函数来识别第一列中的唯一值。 return_index 选项提供每组的起始索引，方便拆分操作。

优化速度

为了提高速度，请考虑预先对数组进行排序，以确保升序排列第一列。此优化显着提高了分组过程的性能。

时间复杂度分析

排序操作的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 代表数组中的行数。然而，后续使用 NumPy 的 split 函数进行分组操作的线性时间复杂度为 O(n)。

其他分组替代方案

虽然 NumPy 缺少专用的 groupby 函数，还有其他选择可用：

• NumPy 索引库： 此外部库提供了一个 group_by 函数，可用于更复杂的分组任务。
• Pandas 库: 流行的 Pandas 库提供了一个优雅的 groupby 函数来进行数据操作，包括按特定分组
• Python 的 Defaultdict: 这个内置字典可用于根据键创建组并将相应的值存储在列表中。

结论

虽然 NumPy 本身不支持 groupby 函数，但有一些创造性的解决方案和替代库可实现高效的分组操作。选择最合适的方法取决于具体要求、数据大小和所需的优化级别。

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