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这是我的输入：

data = np.array ([( 'a1' , np.NaN , 'a2' ), 
                  ( 'a1' , 'b2' , 'b1' ),  
                  ( 'c1' , 'c1' , np.NaN )], 
                 dtype = [( 'A' , object ), 
                          ( 'B' , object ), 
                          ( 'C' , object )] ).view (np.recarray)

我想计算变量采用的每个值的频率，并且我希望输出看起来像（比如输入freq('A')）：

array [ ( 'a1' , 2 ) , ( 'c1' , 1 ) ]

我已经尝试过np.bincounts()，但显然它不适用于对象数据类型。有没有办法使用 NumPy 来实现这一点？

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您可以使用np.unique将整数“标签”分配给data['A']. 然后你可以申请np.bincount到labels：

In [18]: uniq, label = np.unique(data['A'], return_inverse=True)

In [19]: np.column_stack([uniq, np.bincount(label)])
Out[19]: 
array([['a1', 2],
       ['c1', 1]], dtype=object)

请注意，对 dtype 的 NumPy 数组的操作object并不比对列表的等效操作快（而且通常更慢）。（您需要使用具有本机 NumPy（即非对象）dtypes 的数组来享受比纯 Python 的任何速度优势。）例如，如果您使用列表的字典，您的计算可能会更快data，并计算频率collections.Counter：

In [21]: data = {'A':['a1','a1','c1']}

In [22]: import collections

In [23]: collections.Counter(data['A'])
Out[23]: Counter({'a1': 2, 'c1': 1})

正如 hpaulj 指出的那样，您也可以使用collection.Counter(data['A'])whendata是一个重新排列。它比上面显示的np.unique/np.bincount方法更快。因此，如果您必须使用对象的重新排列，这可能是您的最佳选择。

这是显示相对速度的基准：

data = np.random.choice(['a','b','c'], size=(300,)).astype(
    [('A', object), ('B', object), ('C', object)]).view(np.recarray)
data2 = {key:data[key].tolist() for key in ['A','B','C']}

在列表的字典上使用Counter是最快的：

In [92]: %timeit collections.Counter(data2['A'])
100000 loops, best of 3: 13.7 µs per loop

Counter在 dtype 数组上使用object是下一个最快的：

In [91]: %timeit collections.Counter(data['A'])
10000 loops, best of 3: 29.1 µs per loop

我最初的建议非常慢（尽管这是一个苹果与橘子的比较，因为它返回一个数组，而不是一个字典）：

In [93]: %%timeit 
   ....: uniq, label = np.unique(data['A'], return_inverse=True)
   ....: np.column_stack([uniq, np.bincount(label)])
   ....: 
10000 loops, best of 3: 118 µs per loop
于 2017-01-28T19:53:49.780 回答