numpy 使用np.unique对分类变量进行排序

siv3szwd 于 2023-03-12 发布在其他

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我尝试使用下面的代码以排序的方式获取分类变量的唯一值，但没有成功。

import numpy as np

unique_values, unique_value_counts = np.unique(['Small', 'Medium', 'Large', 'Medium', 'Small', 'Large', 'Small', 'Medium'], return_counts = True)

print(unique_values)

它会提供如下输出

['Large', 'Medium', 'Small']

但是，我希望输出为升序格式，如

['Small', 'Medium', 'Large']

是否有一种方法可以使用np.unique()以排序格式获得分类值？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75696017/sorting-of-categorical-variables-using-np-unique

1条答案

按热度按时间

u4vypkhs1#

您可以首先使用字典Map翻译字符串：

a = np.array(['Small', 'Medium', 'Large', 'Medium',
              'Small', 'Large', 'Small', 'Medium'])
order = ['Small', 'Medium', 'Large']

key = {k:v for v,k in enumerate(order)}
# {'Small': 0, 'Medium': 1, 'Large': 2}

_, idx, unique_value_counts = np.unique(np.vectorize(key.get)(a),                                        
                                        return_index=True,
                                        return_counts=True)
unique_values = a[idx]

unique_values
# array(['Small', 'Medium', 'Large'], dtype='<U6')

unique_value_counts
# array([3, 3, 2])

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