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PythonでGroup ByしてCumsum(累計)したいです

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mkobadev1

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2つの同じlengthの配列(Key, value)があります。

# 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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回答 2

checkベストアンサー

0

すごくダサいし、実用プログラムでは絶対にやらないけど。
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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  • 2015/01/23 12:32

    回答いただいた中で、一番速かったので、ベストアンサーとさせていただきます。

    キャンセル

  • 2015/01/25 08:48

    ちょっとまってください。
    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。



    キャンセル

  • 2015/04/21 14:56

    大変失礼いたしました。
    一つ確認したいのですが、pythonは3系でしょうか?

    キャンセル

0

お邪魔します。

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])
for文を内包表記に書き換えるなどは可能ですが、可読性が下がりすぎるかなと思い取り合えずfor文にしました。グループ化のための引き当て関数を工夫したらもう少しうまい実装があるかとも思ったのですが、とりあえずです。
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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  • 2015/01/20 15:33

    可読性はおいておいて、このようなのを考えてみました。

    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)

    いい方法を思いついたら是非投稿お願いします!!

    キャンセル

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