PythonでGroup ByしてCumsum（累計）したいです
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# numpy version is 1.6
import numpy as np
key = np.array(["a","a","b","b","b","c","c","c","c"])
value = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])valueをkeyでGroup ByしてCumsum（累計）したいです。
期待される結果
([1,3, 3,7,12, 6,13,21,30])なるべくfor文を使わず高速で、Pandasも使用しないやり方があれば幸いです。
よろしくお願いいたします。
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tmpがすごくカッコ悪くてやっつけ感丸出しですが(笑)
import numpy as np
from collections import defaultdict
key = np.array(["a","a","b","b","b","c","c","c","c"])
value = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
dic = defaultdict(list)
tmp = map(lambda item: dic[item[0]].append(item[1]), zip(key, value))
lst = sorted(dic.items(), key=lambda item:item[0])
reduce(lambda a, b: np.r_[a,b], map(lambda d:np.cumsum(d[1]), lst), []).astype(np.int)普通にfor文回したり、リスト内包表記で書いた方が色々な意味で良いと思いますが^^
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効率のいい方法かどうかわかりませんが、とりあえずやってみました。
import numpy as np
from itertools import groupby, izip
key = ["a","a","b","b","b","c","c","c","c"]
value = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
array = np.array([], dtype=np.int32)
for key, items in groupby(izip(key, value),lambda i: i[0]):
array = np.r_[array, np.array([x[1] for x in list(items)]).cumsum()]
print array
#array([ 1, 3, 3, 7, 12, 6, 13, 21, 30])もうちょっといい方法を思いついたらまた記載しますね。
以上、参考まで。
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2015/01/23 12:32
2015/01/25 08:48
timeitで計測してみましたが、多分私のは内容の確認のためのprint文の分遅くなっているだけですよ。そんなはずない。苦笑（なんだかstackoverflowの解答欄みたいですが。w）
それぞれモジュールとしてmain関数の中に実装をいれて計測してみると
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer("answer1.main()", "import answer1") #shimpeiyamamoto answer
>>> t.timeit(100)
0.007233890339088135
>>> t = timeit.Timer("answer2.main()", "import answer2") #fsoe answer
>>> t.timeit(100)
0.03755464856331514
>>> t = timeit.Timer("answer3.main()", "import answer3") #mkobadev1 answer
>>> t.timeit(100)
0.03962027967747872
という感じになりました。
ま、私の環境なのでぜひ質問者さんご自身で実行してみてください。
-------answer1.py
import numpy as np
from itertools import groupby, izip
def main():
key = ["a","a","b","b","b","c","c","c","c"]
value = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
array = np.array([], dtype=np.int32)
for key, items in groupby(izip(key, value),lambda i: i[0]):
array = np.r_[array, np.array([x[1] for x in list(items)]).cumsum()]
-------
-------answer2.py
import numpy as np
from collections import defaultdict
def main():
key = np.array(["a","a","b","b","b","c","c","c","c"])
value = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
dic = defaultdict(list)
tmp = map(lambda item: dic[item[0]].append(item[1]), zip(key, value))
lst = sorted(dic.items(), key=lambda item:item[0])
reduce(lambda a, b: np.r_[a,b], map(lambda d:np.cumsum(d[1]), lst), []).astype(np.int)
-------
-------answer3.py
import numpy as np
def main():
key = np.array(["a","a","b","b","b","c","c","c","c"])
value = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
value_ = value[np.argsort(key)]
key_ = np.sort(key)
u_key_, id_key_ = np.unique(key_, return_inverse=True)
d_id_key_ = np.diff(id_key_)
pos = np.where(d_id_key_ != 0)[0] + 1
split_value = np.split(value_, pos)
cumsum_value = np.array([np.cumsum(data_).astype(np.int) for data_ in split_value])
cumsum_value = np.hstack(cumsum_value)
-------
以上です。
2015/04/21 14:56
一つ確認したいのですが、pythonは3系でしょうか？