Python：通过某些ID计数事件

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python：通过某些ID计数事件，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2222字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

我有以下array [] []：

import numpy as np

data = np.array([
    [20,  0,  1],
    [22,  0,  1],
    [31,  0,  0],
    [49,  1,  0],
    [96,  1,  0],
    [57,  2,  1],
    [45,  3,  0],
    [12,  3,  0],
    [14,  3,  1],
    [33,  4,  1],
    [34,  4,  1],
    [15,  4,  1]
])

让我们按以上顺序调用列：a,b,c,其中b是id.
我想通过b列中的id计算c列中1的数量
这将导致以下2列数组(第1列是唯一的(b),第2列从该ID的c中计为1)：

data = np.array([
    [4,  3],
    [0,  2],
    [2,  1],
    [3,  1],
    [1,  0]
])

您还可以看到它在c列中按计数的1排序

解决这个问题的想法是创建一个字典：{id1：计数1的id2：计数1的…}由b列中的id遍历数组,计算每个id的1的数量并将其作为值字典中的每个键,然后从结果中创建一个数组,并按第二列对其进行排序.

是否有任何pythonic更好的简便方法？

另一种情况是我要在每个ID的c列中添加所有整数,因此：

data = np.array([
    [20,  0,  2],
    [22,  0,  1],
    [31,  0,  0],
    [49,  1,  0],
    [96,  1,  0],
    [57,  2,  1],
    [45,  3,  0],
    [12,  3,  5],
    [14,  3,  1],
    [33,  4,  1],
    [34,  4,  3],
    [15,  4,  4]
])

我会得到

data = np.array([
    [4,  8],
    [3,  6],
    [0,  3],
    [2,  1],
    [1,  0]
])

解决方法:

您可以使用np.bincount–

count = np.bincount(data[:,1],data[:,2]==1)
out = np.column_stack((np.unique(data[:,1]),count))

如果您需要按计数降序排列,则需要再添加两行代码-

sidx = count.argsort()[::-1]
out = np.column_stack((sidx,count[sidx]))

另外,如果您需要按计数降序排列并保持顺序,请使用带有’mergesort’的argsort,如下所示：

sidx = (-count).argsort(kind='mergesort')
out = np.column_stack((sidx,count[sidx]))

样品运行-

输入数组：

In [36]: data
Out[36]: 
array([[20,  0,  1],
       [22,  0,  1],
       [31,  0,  0],
       [49,  1,  0],
       [96,  1,  0],
       [57,  2,  1],
       [45,  3,  0],
       [12,  3,  0],
       [14,  3,  1],
       [33,  4,  1],
       [34,  4,  1],
       [15,  4,  1]])

第1部分 ：

In [37]: count = np.bincount(data[:,1],data[:,2]==1)
    ...: out = np.column_stack((np.unique(data[:,1]),count))
    ...: 

In [38]: out
Out[38]: 
array([[ 0.,  2.],
       [ 1.,  0.],
       [ 2.,  1.],
       [ 3.,  1.],
       [ 4.,  3.]])

第2部分 ：

In [39]: sidx = count.argsort()[::-1]
    ...: out = np.column_stack((sidx,count[sidx]))
    ...: 

In [40]: out
Out[40]: 
array([[ 4.,  3.],
       [ 0.,  2.],
       [ 3.,  1.],
       [ 2.,  1.],
       [ 1.,  0.]])

第3部分：

In [48]: sidx = (-count).argsort(kind='mergesort')

In [49]: np.column_stack((sidx,count[sidx]))
Out[49]: 
array([[ 4.,  3.],
       [ 0.,  2.],
       [ 2.,  1.],
       [ 3.,  1.],
       [ 1.,  0.]])

要在每个ID的c列中添加所有整数,只需对1跳过该检查-

count = np.bincount(data[:,1],data[:,2])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python：通过某些ID计数事件全部内容，希望文章能够帮你解决Python：通过某些ID计数事件所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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