[英]How to move data in numpy array from column/row to another based on value in third column
我試圖對數據進行排序以從中獲取:
基本上,我正在嘗試將5行數據(每個具有1個ID和2個值)壓縮為1行數據(具有1個ID和10個值)。 我的數據是大約。 600萬行。 需要注意的一件事:並非每個組都有5(X,Y)個坐標值。 有些只有4。
我不知道如何通過單獨建立索引來做到這一點。 所以我寫了一個for循環,效果不是很好。 它將對第一個10,000 ok進行排序(但以錯誤結尾),但是它要花很多時間。
coords = pd.read_csv('IDQQCoords.csv')
coords = coords.as_matrix(columns=None)
mpty = np.zeros((len(coords),8),dtype=float)
#creates an empty array the same length as coords
coords = np.append(coords,mpty,axis=1)
# adds the 8 empty columns from the previous command
#This is to make space to add the values from subsequent rows
cnt = 0
lth = coords.shape[0]
for counter in range(1,lth):
if coords[cnt+1,0] == coords[cnt,0]:
coords[cnt,3:5] = coords[cnt+1,1:3]
coords = np.delete(coords,cnt+1,axis=0)
if coords[cnt+1,0] == coords[cnt,0]:
coords[cnt,5:7] = coords[cnt+1,1:3]
coords = np.delete(coords,cnt+1,axis=0)
if coords[cnt+1,0] == coords[cnt,0]:
coords[cnt,7:9] = coords[cnt+1,1:3]
coords = np.delete(coords,cnt+1,axis=0)
if coords[cnt+1,0] == coords[cnt,0]:
coords[cnt,9:11] = coords[cnt+1,1:3]
coords = np.delete(coords,cnt+1,axis=0)
cnt = cnt+1
有人可以通過索引或更好的循環來幫助我嗎?
萬分感謝
假如說
coords = pd.read_csv('IDQQCoords.csv')
暗示您正在使用Pandas,則產生所需結果的最簡單方法是使用DataFrame.pivot
:
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(2016)
df = pd.DataFrame({'shapeid': [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
'x': np.random.random(14),
'y': np.random.random(14)})
# shapeid x y
# 0 0 0.896705 0.603638
# 1 0 0.730239 0.588791
# 2 0 0.783276 0.069347
# 3 0 0.741652 0.942829
# 4 0 0.462090 0.372599
# 5 1 0.642565 0.451989
# 6 1 0.224864 0.450841
# 7 1 0.708547 0.033112
# 8 1 0.747126 0.169423
# 9 2 0.625107 0.180155
# 10 2 0.579956 0.352746
# 11 2 0.242640 0.342806
# 12 2 0.131956 0.277638
# 13 2 0.143948 0.375779
df['col'] = df.groupby('shapeid').cumcount()
df = df.pivot(index='shapeid', columns='col')
df = df.sort_index(axis=1, level=1)
df.columns = ['{}{}'.format(col, num) for col,num in df.columns]
print(df)
產量
x0 y0 x1 y1 x2 y2 x3 \
shapeid
0 0.896705 0.603638 0.730239 0.588791 0.783276 0.069347 0.741652
1 0.642565 0.451989 0.224864 0.450841 0.708547 0.033112 0.747126
2 0.625107 0.180155 0.579956 0.352746 0.242640 0.342806 0.131956
y3 x4 y4
shapeid
0 0.942829 0.462090 0.372599
1 0.169423 NaN NaN
2 0.277638 0.143948 0.375779
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