对于给定的 numpy 数组:
[[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 100],
[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 101],
[1, 2, 'IGNORE_THIS_COL', 100]]
是否可以对行(和有条件的列)进行求和？假设第 0 列是组，第 1 列是用户，那么我想相应地添加第四列。最终的“求和”数组应如下所示。
[[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 201],
[1, 2, 'IGNORE_THIS_COL', 100]]
我已经检查了多个答案，包括Numpy: conditional sum 。
最佳答案
您正在寻找列子集上的 groupby。使用 numpy 实现这是一个挑战，但使用 pandas groupby 实现就很简单:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(array)
out = df.groupby([0, 1], as_index=False).agg({2:'first', 3:'sum'}).values.tolist()
print(out)
[[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 201], [1, 2, 'IGNORE_THIS_COL', 100]]
关于python - Numpy:有条件地添加行的特定列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51117943/