如果沒有專用函數，如何在 NumPy 中實作 GroupBy 功能？

NumPy 中的GroupBy 功能

對數據進行分組是數據分析中的一項常見任務，允許您根據特定條件聚合和組織數據。雖然 NumPy 本身並沒有提供專用的分組功能，但您可以採取多種方法來實現此功能。

一種方法是將 np.split() 函數與 np.unique() 結合使用。此方法依賴這樣的假設：用作分組鍵的陣列的第一列始終在增加。按此列對陣列進行排序並取得唯一值，您可以隨後使用 np.split() 將陣列拆分為群組。

例如，給定下列陣列：

array([[1, 275],
       [1, 441],
       [1, 494],
       [1, 593],
       [2, 679],
       [2, 533],
       [2, 686],
       [3, 559],
       [3, 219],
       [3, 455],
       [4, 605],
       [4, 468],
       [4, 692],
       [4, 613]])

要以第一列對此數組分組，可以使用以下程式碼：

a = a[a[:, 0].argsort()]
np.split(a[:,1], np.unique(a[:, 0], return_index=True)[1][1:])

這將產生所需的輸出：

array([[[275, 441, 494, 593]],
       [[679, 533, 686]],
       [[559, 219, 455]],
       [[605, 468, 692, 613]]], dtype=object)

這種方法有幾個優點：

• 它避免了顯式循環的需要，使其更有效率。
• 結果清單是 NumPy數組，允許進一步的 NumPy 操作而無需轉換。
• 它的複雜度為 O(n) （或O(n log(n)) with sorting)。

雖然 NumPy 本身可能沒有特定的分組功能，但上述方法提供了對資料執行分組操作的有效方法，使您能夠有效地組織和分析它。

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