如何在 NumPy 中高效實現 GroupBy 功能？

使用 NumPy 實作 GroupBy

背景

根據特定屬性對資料進行分組是資料操作中的常見任務。使用 NumPy（Python 的流行數值計算庫）時，找到明確的 groupby 函數可能並不簡單。本文提供了一種使用多種替代方法按第一列對 NumPy 數組進行分組的解決方案。

NumPy 分割選項

此解法利用 NumPy 的 split 函式使用 unique 函式來辨識第一列中的唯一值。 return_index 選項提供每組的起始索引，方便拆分操作。

最佳化速度

為了提高速度，請考慮預先對數組進行排序，以確保升序排列第一列。此最佳化顯著提高了分組過程的效能。

時間複雜度分析

排序運算的時間複雜度為 O(n log n)，其中 n 代表陣列中的行數。然而，後續使用 NumPy 的 split 函數進行分組運算的線性時間複雜度為 O(n)。

其他分組替代方案

雖然NumPy 缺少專用的groupby 函數，還有其他選項可用：

• NumPy 索引庫： 另外部庫提供了一個group_by函數，可用於更複雜的分組任務。
• Pandas 庫: 流行的Pandas 庫提供了一個優雅的groupby 函數來進行資料操作，包括按特定分組
• Python 的Defaultdict:

Python > 這個內建字典可用於根據鍵建立群組並將對應的值儲存在清單中。

結論

雖然 NumPy 本身不支援 groupby 函數，但有一些創造性的解決方案和替代庫可實現高效的分組操作。選擇最合適的方法取決於特定要求、資料大小和所需的最佳化等級。

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