Numpy Groupby概述

在数据处理的过程中，我们经常需要将数据分组并进行相关操作。在Python的科学计算库中，Numpy包提供了一个的强大的功能，即Groupby。这种方法基于某些特定值（例如一个张量或是数组）将数据分组，然后对每组数据执行相关的操作。

本文将为您介绍Numpy Groupby的原理、用法以及一些常见的高效使用方法。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy Groupby的原理

Numpy的Groupby函数实现了分组操作，可以对数组进行分组，并在不同的组之间进行相关操作。其实现的原理是类似于SQL关系型数据库的Groupby操作。

在NumPy中，Groupby函数返回一个Groupby对象，可以对该对象进行迭代以及进行另外一些操作。当Groupby对象应用于数组时，它会将数组分成若干组，每个组含有一个或多个条目，然后将每个组中的相关操作应用于该组。

Numpy Groupby的用法

1. 数据准备

在使用Numpy Groupby进行数据处理之前，需要对数据进行准备。以下是一组示例数据，表示水果店的销售情况：

import numpy as np

names = np.array(['Apple', 'Orange', 'Pear', 'Apple', 'Pear', 'Orange'])
sales = np.array([5, 4, 8, 7, 2, 1])

2. 使用Numpy Groupby进行数据分组和操作

2.1 分组

假设我们希望将以上数据按照水果种类分组，我们可以使用以下代码：

group = np.array(list(zip(names, sales)))
group = group[np.argsort(group[:,0])]
# 分组
split_position = np.where(group[1:, 0] != group[:-1, 0])[0] + 1
group_indices = np.split(np.arange(group.shape[0]), split_position)

这段代码首先将我们的两个数组合并，并按水果名称进行了排序。然后，我们根据水果名称进行了分组，每个组都返回了一组索引值。这将允许我们使用这些索引值来操作每个组。

2.2 聚合操作

接下来，让我们来进行一些聚合操作，例如统计每个组呈现了多少次，并显示每个组的结果：

for group_index in group_indices:
    print(f'{group[group_index[0], 0]}: {len(group_index)} sales')

这段代码会将每个组的名称以及其对应元素的数量输出。

2.3 应用自定义函数

如果你需要应用自定义函数，可以使用apply函数。以下是一个示例，该示例定义了一个求每个组平均销售量的函数，并将其应用于我们的示例数据：

def mean_sale(x):
    return np.mean(x[:, 1])

mean_sales = np.array([mean_sale(group[group_index]) for group_index in group_indices])
index = np.unique(group[:, 0], return_index=True)[1]
unique_names = [names[index][i] for i in np.sort(index)]
unique_sales = mean_sales[np.argsort(index)]

for name, sales in zip(unique_names, unique_sales):
    print(f'{name}: {sales}')

这段代码会输出每个种类的平均销售量。

Numpy Groupby的高级用法

除了以上简单的用法之外，还有一些高级的用法，可以帮助我们更高效地使用该函数。

1. apply_along_axis的使用

我们可以使用apply_along_axis函数来将相同的操作应用于每个分组中的每一行。例如，我们希望对每种水果的销售量进行平均值运算：

means = np.apply_along_axis(np.mean, 0, group[:, 1], np.unique(group[:, 0], return_index=True)[1])
for name, sale in zip(names[inverse_order], means):
    print(f'{name}: {sale}')

以上代码首先使用unique函数得到每个种类的第一个索引，在此基础上对每种水果的销售量进行了平均值运算，并输出了结果。apply_along_axis函数可以使得我们更加高效地对每个分组中的每一个元素进行复杂的操作。

2. 使用transform

除了apply函数，Numpy Groupby还支持transform函数，该函数会在每个分组中分别应用输入函数，并返回相同形状的数组。例如，我们希望得到每个分组中的销售量的标准差：

sales_std = np.zeros(group.shape[0])
for i, group_index in enumerate(group_indices):
    sales = group[group_index][:, 1]
    sales_std[group_index] = np.std(sales)

for name, sale_std in zip(names, sales_std):
    print(f'{name}: {sale_std}')

以上代码使用了transform函数，该函数会在每个分组中分别计算销售量的标准差，并返回与group数组相同形状的数组。这使得我们可以高效地对每个分组中的每个元素进行统计计算。