Pythonにおけるインデックスの集計方法

Question

お世話になっております。

Pythonにおけるインデックスの集計方法についてお尋ねしたいことがございます。
二次元配列col.shape = (10,7)のようなものを想定し、その中身は以下のようになっていると仮定します。

この表の0～1の各10行に入っている7つの値からそれぞれ最大値のインデックスを求めたいとすると、

Index_Num = np.argmax(col,axis=1) 
print('Index_Num = ',Index_Num) #Index_Num = [4 1 ,,, 1] 

とするのは理解できるのですが、この10個のインデックス番号を1は何個、2は何個,,,といった具合で集計する方法はないのでしょうか。
Pandasなどを使ってそれらしきことをやっているような記事は見かけたのですが、自分の理解力不足もあり上手く呑み込ませんでした。
分かりにくくて申し訳ないですが、ご回答よろしくお願いします。

Answer 1

numpyのbincount APIを使用する例です。
bins[n]の値は、数値nの出現回数です。
例では、bins[1]の値は3なので、1が3回出現したことを表します。

import numpy as np

Index_Num = [1, 0, 1, 2, 1, 4, 4]
bins = np.bincount(Index_Num, minlength=7)
print(bins) # -> [1 3 1 0 2 0 0]

Comments

[Ueryo]

返信が遅れて申し訳ありません。
Numpyでの実装法があるとは知りませんでした。
今回、別の方をベストアンサーとさせていただきましたが、copepodaさんの意見も参考にさせていただきたいと思います。
ありがとうございました。

Answer 2

3通りの集計方法を提示しますので、お好みのものを試してみてください。

import pandas as pd
import io

data = '''
2, 5, 0, 6, 8, 1, 3
5, 9, 7, 9, 0, 2, 2
5, 9, 7, 9, 0, 2, 2
5, 9, 7, 9, 0, 2, 2
5, 9, 7, 9, 0, 2, 2
1, 6, 4, 3, 3, 2, 0
1, 6, 4, 3, 3, 2, 0
1, 6, 4, 3, 3, 2, 0
1, 6, 4, 3, 3, 2, 0
1, 6, 4, 3, 3, 2, 0
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None)

# 列ごとに値と数を集計する方法、例として第0列を示す
sum_type1 = df[0].value_counts()
print(sum_type1)
#5    8
#2    1
#1    1
#Name: 0, dtype: int64

# 全ての列を対象に一気に値と数をカウント
sum_type2 = df.apply(pd.value_counts).fillna(0).astype(int)
print(sum_type2)
# 対象となる数字(行ラベル)に対して、各列ごとの集計数を表にしている
#   0  1  2  3  4  5  6
#0  0  0  1  0  4  0  5
#1  5  0  0  0  0  1  0
#2  1  0  0  0  0  9  4
#3  0  0  0  5  5  0  1
#4  0  0  5  0  0  0  0
#5  4  1  0  0  0  0  0
#6  0  5  0  1  0  0  0
#7  0  0  4  0  0  0  0
#8  0  0  0  0  1  0  0
#9  0  4  0  4  0  0  0

# sub_type2の行ごとの集計を求める、すなわち元のDataFrame全体での集計となっている
sum_type3 = sum_type2.sum(axis=1)
print(sum_type3)
#0    10
#1     6
#2    14
#3    11
#4     5
#5     5
#6     6
#7     4
#8     1
#9     8

Comments

[Ueryo]

返信が遅れて申し訳ありません。
おかげさまで意図していた結果を得ることができました。
3通りも提示していただきありがとうございます。