如何在python中对2d数组中的连续数据进行分组

Question

我有一个2d NumPy数组，如下所示：

array([[1, 1],
       [1, 2],
       [2, 1],
       [2, 2],
       [3, 1],
       [5, 1],
       [5, 2]])

我想对它进行分组，并有一个类似于这样的输出：

         Col1 Col2
group 1: 1-2, 1-2
group 2: 3-3, 1-1
group 3: 5-5, 1-2

如果列是连续的，我希望根据它们对列进行分组。

因此，对于第1列中的唯一值，如果数据在行之间是连续的，则将第二列中的数据分组。现在，对于第2列的唯一分组，如果第1列在行之间是连续的，则将其分组。

结果可以看作是网格的角点。在上面的例子中，组1是正方形网格，组2是点，组3是平面线。

我的系统不允许我使用熊猫，所以我不能在那个库中使用group_by，但我可以使用其他标准库。

任何帮助都是非常感谢的。谢谢

Answer 1

给你..。

步骤如下：

用排序顺序( preserved.

• Build )获取唯一列1值的列表( list xUnique )--窗体[col1_value, [col2_min, col2_max]]中包含列1值范围为2的项的列表xRanges。

• 构建表单[[col1_min, col1_max], [col2_min, col2_max]]项的列表xGroups，其中[col1_min, col1_max]部分是通过合并col1_value中的连续项的一部分来创建的，如果它们相差1，并且具有相同的[col2_min, col2_max]列2的值范围。H 215H 116将D17的每一项中的范围转到xGroups。转换成字符串并使用所需的行和列headings.

• Also包打印，并以numpy.array形式打印以与输入的形式相匹配.

import numpy as np
data = np.array([
    [1, 1],
    [1, 2],    
    [2, 1],    
    [2, 2],
    [3, 1],
    [5, 1],
    [5, 2]])
xUnique = list({pair[0] for pair in data})
xRanges = list(zip(xUnique, [[0, 0] for _ in range(len(xUnique))]))
rows, cols = data.shape
iRange = -1
for i in range(rows):
    if i == 0 or data[i, 0] > data[i - 1, 0]:
        iRange += 1
        xRanges[iRange][1][0] = data[i, 1]
    xRanges[iRange][1][1] = data[i, 1]
xGroups = []
for i in range(len(xRanges)):
    if i and xRanges[i][0] - xRanges[i - 1][0] == 1 and xRanges[i][1] == xRanges[i - 1][1]:
        xGroups[-1][0][1] = xRanges[i][0]
    else:
        xGroups += [[[xRanges[i][0], xRanges[i][0]], xRanges[i][1]]]

xGroupStrs = [ [f'{a}-{b}' for a, b in row] for row in xGroups]

groupArray = np.array(xGroupStrs)
print(groupArray)

print()
print(f'{"":<10}{"Col1":<8}{"Col2":<8}')
[print(f'{"group " + str(i) + ":":<10}{col1:<8}{col2:<8}') for i, (col1, col2) in enumerate(xGroupStrs)]

输出：

[['1-2' '1-2']
 ['3-3' '1-1']
 ['5-5' '1-2']]

          Col1    Col2
group 0:  1-2     1-2
group 1:  3-3     1-1
group 2:  5-5     1-2