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我想在 numpy 数组或最好是 pandas DataFrame 中找到相同值块的开始和停止索引（二维数组沿列的块，以及一维数组沿最快变化的索引的块）。我只在一个维度上寻找块，不想在不同的行上聚合 nans。

从那个问题开始（在 numpy 数组中查找满足条件的大量连续值），我编写了以下解决方案，为 2D 数组查找 np.nan：

import numpy as np
a = np.array([
        [1, np.nan, np.nan, 2],
        [np.nan, 1, np.nan, 3], 
        [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
    ])

nan_mask = np.isnan(a)
start_nans_mask = np.hstack((np.resize(nan_mask[:,0],(a.shape[0],1)),
                             np.logical_and(np.logical_not(nan_mask[:,:-1]), nan_mask[:,1:])
                             ))
stop_nans_mask = np.hstack((np.logical_and(nan_mask[:,:-1], np.logical_not(nan_mask[:,1:])),
                            np.resize(nan_mask[:,-1], (a.shape[0],1))
                            ))

start_row_idx,start_col_idx = np.where(start_nans_mask)
stop_row_idx,stop_col_idx = np.where(stop_nans_mask)

例如，这让我可以在应用 pd.fillna 之前分析缺失值补丁的长度分布。

stop_col_idx - start_col_idx + 1
array([2, 1, 1, 4], dtype=int64)

再举一个例子和预期的结果：

a = np.array([
        [1, np.nan, np.nan, 2],
        [np.nan, 1, np.nan, np.nan], 
        [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
    ])

array([2, 1, 2, 4], dtype=int64)

并不是

array([2, 1, 6], dtype=int64)

我的问题如下：

  • 有没有办法优化我的解决方案（在一次掩码/where 操作中查找开始和结束）？
  • pandas 中是否有更优化的解决方案？（即与仅在 DataFrame 的值上应用掩码/位置不同的解决方案）
  • 当底层数组或 DataFrame 太大而无法放入内存时会发生什么？
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2 回答 2

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我将您的 np.array 加载到数据框中：

In [26]: df
Out[26]:
    0   1   2   3
0   1 NaN NaN   2
1 NaN   1 NaN   2
2 NaN NaN NaN NaN

然后转置并变成一个系列。我认为这类似于np.hstack：

In [28]: s = df.T.unstack(); s
Out[28]:
0  0     1
   1   NaN
   2   NaN
   3     2
1  0   NaN
   1     1
   2   NaN
   3     2
2  0   NaN
   1   NaN
   2   NaN
   3   NaN

此表达式创建一个系列，其中数字表示对于每个非空值递增 1 的块：

In [29]: s.notnull().astype(int).cumsum()
Out[29]:
0  0    1
   1    1
   2    1
   3    2
1  0    2
   1    3
   2    3
   3    4
2  0    4
   1    4
   2    4
   3    4

这个表达式创建了一个 Series，其中每个 nan 都是 1，其他的都是 0：

In [31]: s.isnull().astype(int)
Out[31]:
0  0    0
   1    1
   2    1
   3    0
1  0    1
   1    0
   2    1
   3    0
2  0    1
   1    1
   2    1
   3    1

我们可以通过以下方式将两者结合起来，以实现您需要的计数：

In [32]: s.isnull().astype(int).groupby(s.notnull().astype(int).cumsum()).sum()
Out[32]:
1    2
2    1
3    1
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于 2013-02-25T19:59:01.803 回答
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在任何维度（ndim = 2 或更多）的基于 numpy 的实现下面：

def get_nans_blocks_length(a):
    """
    Returns 1D length of np.nan s block in sequence depth wise (last axis).
    """
    nan_mask = np.isnan(a)
    start_nans_mask = np.concatenate((np.resize(nan_mask[...,0],a.shape[:-1]+(1,)),
                                 np.logical_and(np.logical_not(nan_mask[...,:-1]), nan_mask[...,1:])
                                 ), axis=a.ndim-1)
    stop_nans_mask = np.concatenate((np.logical_and(nan_mask[...,:-1], np.logical_not(nan_mask[...,1:])),
                                np.resize(nan_mask[...,-1], a.shape[:-1]+(1,))
                                ), axis=a.ndim-1)

    start_idxs = np.where(start_nans_mask)
    stop_idxs = np.where(stop_nans_mask)
    return stop_idxs[-1] - start_idxs[-1] + 1

以便 ：

a = np.array([
        [1, np.nan, np.nan, np.nan],
        [np.nan, 1, np.nan, 2], 
        [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
    ])
get_nans_blocks_length(a)
array([3, 1, 1, 4], dtype=int64)

和 ：

a = np.array([
        [[1, np.nan], [np.nan, np.nan]],
        [[np.nan, 1], [np.nan, 2]], 
        [[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]]
    ])
get_nans_blocks_length(a)
array([1, 2, 1, 1, 2, 2], dtype=int64)
于 2013-03-04T11:22:24.973 回答