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我有一个相当大的 1d numpy 数组 Xold 具有给定的值。这些值应根据 2d numpy 数组 Y 指定的规则替换：一个例子是

Xold=np.array([0,1,2,3,4])
Y=np.array([[0,0],[1,100],[3,300],[4,400],[2,200]])

每当 Xold 中的值与 Y[:,0] 中的值相同时，Xnew 中的新值应该是 Y[:,1] 中的对应值。这是通过两个嵌套的 for 循环完成的：

Xnew=np.zeros(len(Xold))
for i in range(len(Xold)):
for j in range(len(Y)):
    if Xold[i]==Y[j,0]:
        Xnew[i]=Y[j,1]

对于给定的示例，这会产生Xnew=[0,100,200,300,400]. 但是，对于大型数据集，此过程非常缓慢。完成这项任务的更快、更优雅的方法是什么？

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8 回答 8

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选择最快的方法

这个问题的答案提供了一种很好的方法来替换 numpy 数组中的元素。让我们检查一下，哪个最快。

TL;DR： Numpy 索引是赢家

 def meth1(): # suggested by @Slam
    for old, new in Y:  
        Xold[Xold == old] = new

 def meth2(): # suggested by myself, convert y_dict = dict(Y) first
     [y_dict[i] if i in y_dict.keys() else i for i in Xold]

 def meth3(): # suggested by @Eelco Hoogendoom, import numpy_index as npi first
     npi.remap(Xold, keys=Y[:, 0], values=Y[:, 1])

 def meth4(): # suggested by @Brad Solomon, import pandas as pd first 
     pd.Series(Xold).map(pd.Series(Y[:, 1], index=Y[:, 0])).values

  # suggested by @jdehesa. create Xnew = Xold.copy() and index
  # idx = np.searchsorted(Xold, Y[:, 0]) first
  def meth5():             
     Xnew[idx] = Y[:, 1]

没有那么令人惊讶的结果

 In [39]: timeit.timeit(meth1, number=1000000)                                                                      
 Out[39]: 12.08

 In [40]: timeit.timeit(meth2, number=1000000)                                                                      
 Out[40]: 2.87

 In [38]: timeit.timeit(meth3, number=1000000)                                                                      
 Out[38]: 55.39

 In [12]: timeit.timeit(meth4, number=1000000)                                                                                      
 Out[12]: 256.84

 In [50]: timeit.timeit(meth5, number=1000000)                                                                                      
 Out[50]: 1.12

所以，好的旧列表理解是第二快的，获胜的方法是 numpy 索引结合searchsorted().

于 2018-11-06T12:16:45.730 回答
4

np.searchsorted当第一列中的数据Y不一定排序时，我们可以使用一般情况 -

sidx = Y[:,0].argsort()
out = Y[sidx[np.searchsorted(Y[:,0], Xold, sorter=sidx)],1]

样品运行 -

In [53]: Xold
Out[53]: array([14, 10, 12, 13, 11])

In [54]: Y
Out[54]: 
array([[ 10,   0],
       [ 11, 100],
       [ 13, 300],
       [ 14, 400],
       [ 12, 200]])

In [55]: sidx = Y[:,0].argsort()
    ...: out = Y[sidx[np.searchsorted(Y[:,0], Xold, sorter=sidx)],1]

In [56]: out
Out[56]: array([400,   0, 200, 300, 100])

如果不是所有元素都有对应的映射可用，那么我们需要做更多的工作，就像这样 -

sidx = Y[:,0].argsort()
sorted_indx = np.searchsorted(Y[:,0], Xold, sorter=sidx)
sorted_indx[sorted_indx==len(sidx)] = len(sidx)-1
idx_out = sidx[sorted_indx]
out = Y[idx_out,1]
out[Y[idx_out,0]!=Xold] = 0 # NA values as 0s
于 2018-11-05T14:18:05.997 回答
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这是一种可能性：

import numpy as np

Xold = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
Y = np.array([[0, 0], [1, 100], [3, 300], [4, 400], [2, 200]])
# Check every X value against every Y first value
m = Xold == Y[:, 0, np.newaxis]
# Check which elements in X are among Y first values
# (so values that are not in Y are not replaced)
m_X = np.any(m, axis=0)
# Compute replacement
# Xold * (1 - m_X) are the non-replaced values
# np.sum(Y[:, 1, np.newaxis] * m, axis=0) * m_X are the replaced values
Xnew = Xold * (1 - m_X) + np.sum(Y[:, 1, np.newaxis] * m, axis=0) * m_X
print(Xnew)

输出：

[  0 100 200 300 400]

此方法或多或少适用于每种情况（未排序的数组、X 中值的多次重复、X 中的值未替换、Y 中的值未替换 X 中的任何内容），除非您为 Y 中的相同值提供两个替换，这无论如何都会错的。但是，它的时间和空间复杂度是 X 和 Y 大小的乘积。如果您的问题有其他限制（数据已排序、没有重复等），则可能会做得更好。例如，如果 X 没有重复元素进行排序，并且 Y 中的每个值都替换了 X 中的一个值（就像在您的示例中一样），这可能会更快：

import numpy as np

Xold = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
Y = np.array([[0, 0], [1, 100], [3, 300], [4, 400], [2, 200]])
idx = np.searchsorted(Xold, Y[:, 0])
Xnew = Xold.copy()
Xnew[idx] = Y[:, 1]
print(Xnew)
# [  0 100 200 300 400]
于 2018-11-05T14:08:02.080 回答
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您可以做的第一个改进是使用 numpy 索引，但您仍然有 1 个循环：

for old, new in Y: 
    Xold[Xold == old] = new
于 2018-11-05T14:01:52.370 回答
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您可以将slicing功能与argsort方法结合使用。

Xnew = Y[Y[:,1].argsort()][:, 1][Xold]

输出

array([  0, 100, 200, 300, 400])
于 2018-11-05T14:18:29.273 回答
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解决方案pd.Series.map()

如果您愿意使用 Pandas 库，您也可以通过以下方式以矢量化方式执行此操作.map()：

>>> import pandas as pd
>>> pd.Series(Xold).map(pd.Series(Y[:, 1], index=Y[:, 0]))                                                                                                                                                                    
0      0
1    100
2    200
3    300
4    400
dtype: int64

>>> pd.Series(Xold).map(pd.Series(Y[:, 1], index=Y[:, 0])).values                                                                                                                                                            
array([  0, 100, 200, 300, 400])

对于签名a.map(b)，a在 的索引中查找其对应的条目b，并映射到 中的相应值b。

b这里是pd.Series(Y[:, 1], index=Y[:, 0])，它使用第 0 列作为索引，第 1 列作为映射到的值。

pandas.core.algorithms直接使用

在引擎盖下，这将使用.get_indexer()Cython 实现的take_1d()：

indexer = mapper.index.get_indexer(values)
new_values = algorithms.take_1d(mapper._values, indexer)

知道这一点，如果数组真的很大，你可以像这样减少一些开销：

from pandas.core import algorithms

indexer = pd.Index(Y[:, 0]).get_indexer(Xold)  
mapped = algorithms.take_1d(Y[:, 1], indexer)
于 2018-11-05T14:24:25.007 回答
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numpy_indexed包（免责声明；我是它的作者）包含一个有效的矢量化函数，可以解决一般问题：

import numpy_indexed as npi
Xnew = npi.remap(Xold, keys=Y[:, 0], values=Y[:, 1])

也就是说，这适用于任何 dtype，或者当要替换的键和值本身是 ndarray 时，你会得到一个 kwarg 来指定如何对缺失的元素做出反应。

不确定它与 pandas 的性能相比如何；但是这个库中的一个设计选择是执行这样的基本操作（或进行分组等）不应该涉及创建一个全新的数据类型，如 Series 或 Table，这总是让我对使用 pandas 这种类型感到困扰的事情。

于 2018-11-05T14:41:44.433 回答
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您可以将 Y 转换为字典，y = dict(Y)然后运行以下列表理解

[y[i] if i in y.keys() else i for i in Xold]
于 2018-11-05T14:41:54.283 回答