如何对字符串数组执行 bincount?
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【中文标题】如何对字符串数组执行 bincount?【英文标题】:How to perform bincount on an array of strings? 【发布时间】:2018-03-12 05:09:56 【问题描述】:我有包含字符串值的 NumPy 数组。
例如:["bus", "bar", "bar", "cafe" .....]
计算数组中每个元素出现次数的最佳方法是什么。我目前的解决方案是:
# my_list contains my data.
bincount = []
for name in set(my_list.tolist()):
count = sum([1 for elt in my_list if elt == name])
bincount.append(count)
我尝试过 bincount,但它不适用于此类数据。
你知道更好的解决方案吗?
【问题讨论】:
使用pd.factorize
,然后使用np.bincount
。
【参考方案1】:
np.unique
l = ['bus', 'bar', 'bar', 'café', 'bus', 'bar', 'café']
a, b = np.unique(l, return_counts=True)
a
# array(['bar', 'bus', 'café'], dtype='<U4')
b
# array([3, 2, 2])
pd.value_counts
pd.value_counts(l)
bar 3
bus 2
café 2
dtype: int64
# <=0.23
pd.value_counts(l).values
# 0.24+
pd.value_counts(l).to_numpy()
# array([3, 2, 2])
确保已导入 pandas (import pandas as pd
)。
pd.factorize
np.bincount(pd.factorize(l)[0])
# array([2, 3, 2])
这会将字符串转换为数字类别(或因子,如果您愿意),并对它们进行计数。
pd.get_dummies
pd.get_dummies(l).sum()
bar 3
bus 2
café 2
dtype: int64
有点迂回,但很有趣。
【讨论】:
最佳答案是 .value_counts() 仅供参考 @Jeff 更新了,谢谢,我不知道这是一个模块级函数。 您也可以将return_counts
与np.unique
一起使用,从而完全避免使用bincount
。
@Divakar 哇!我什至不知道这是可能的。感谢您的宝贵建议 - 我已编辑。【参考方案2】:
你也可以在python中使用字典。
result_dict =
l = ['bus', 'bar', 'bar', 'café', 'bus', 'bar', 'café']
for ele in l:
result_dict[ele] = 1 if ele not in result_dict else result_dict[ele] + 1
然后打印结果:
for key in result_dict:
print key, result_dict[key]
结果:
bus 2
bar 3
café 2
【讨论】:
以上是关于如何对字符串数组执行 bincount?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章