pandas.factorize 与自定义数组数据类型

Question

让我们从一个随机（可重现的）数据数组开始 -

# Setup
In [11]: np.random.seed(0)
    ...: a = np.random.randint(0,9,(7,2))
    ...: a[2] = a[0]
    ...: a[4] = a[1]
    ...: a[6] = a[1]

# Check values
In [12]: a
Out[12]: 
array([[5, 0],
       [3, 3],
       [5, 0],
       [5, 2],
       [3, 3],
       [6, 8],
       [3, 3]])

# Check its itemsize
In [13]: a.dtype.itemsize
Out[13]: 8

让我们使用涵盖两个元素的自定义数据类型将每一行视为一个标量。为此，我们将使用void-dtype。如文档中所述 -

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.dtypes.html#specifying-and-constructing-data-types, https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.interface.html#arrays-interface) 和stackoverflow Q&A，似乎是-

In [23]: np.dtype((np.void, 16)) # 8 is the itemsize, so 8x2=16
Out[23]: dtype('V16')

# Create new view of the input
In [14]: b = a.view('V16').ravel()

# Check new view array
In [15]: b
Out[15]: 
array([b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
      dtype='|V16')

# Use pandas.factorize on the new view
In [16]: pd.factorize(b)
Out[16]: 
(array([0, 1, 0, 0, 1, 2, 1]),
 array(['\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        '\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        '\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
       dtype=object))

factorize 的输出中有两件事我无法理解，因此还有后续问题 -

1. 第一个输出的第四个元素 (=0) 看起来不对，因为它与第三个元素具有相同的 ID，但在 b 中，第四个和第三个元素不同。为什么会这样？

2. 为什么第二个输出有一个对象dtype，而b的dtype是V16。这是否也会导致1. 中提到的错误值？

一个更大的问题可能是 - pandas.factorize 是否涵盖自定义数据类型？从文档中，我看到：

values : 序列一维序列。不是 pandas 对象的序列 在因式分解之前被强制转换为 ndarray。

在提供的示例案例中，我们有一个 NumPy 数组，因此可以假设输入没有问题，除非文档没有说明自定义数据类型部分？

系统设置：Ubuntu 16.04，Python：2.7.12，NumPy：1.16.2，Pandas： 0.24.2.

在 Python-3.x 上

系统设置：Ubuntu 16.04，Python：3.5.2，NumPy：1.16.2，Pandas： 0.24.2.

运行相同的设置，我得到 -

In [18]: b
Out[18]: 
array([b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
      dtype='|V16')

In [19]: pd.factorize(b)
Out[19]: 
(array([0, 1, 0, 2, 1, 3, 1]),
 array([b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        b'\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
       dtype=object))

所以，factorize 的第一个输出在这里看起来没问题。但是，第二个输出再次具有 object dtype，与输入不同。所以，同样的问题 - 为什么这个 dtype 会改变？

编译问题/tl;dr

使用这种自定义数据类型：

1. 为什么 Python2.x 上的 labels、uniques 和不同的 uniques dtype 错误？

2. 为什么 Python3.x 上的 uniques dtype 不同？

Answer 1

至于为什么V16被强制转换为object，pandas中的很多函数将数据转换为内部函数可以处理的数据类型之一，here。如果数据类型不在列表中，它会变成一个对象——pandas 不会将结果转换回原来的 dtype，它会出现。

关于 Python 2 和 Python 3 之间的差异：两者只有一个 pandas 代码库，为什么它们会给出不同的结果？

事实证明，Python 2 使用字符串类型（只是字节数组）来表示您的数据¹，而 Python 3 使用字节类型。这样做的效果是 Python 2 使用 StringHashTable 进行分解，而 Python 3 使用 PyObjectHashTable，而 StringHashTable 在您的情况下给出了不正确的结果。我相信这是因为StringHashTable 中的字符串被假定为零终止，而您的字符串并非如此——事实上，如果您只比较第一个零字节之前的行，则第一个和第四个行看起来相同。

结论：这是一个错误，我们可能应该为此提出问题。

¹ 更多细节：对ensure_object 的调用在 Python 2 中返回一个字符串数组，但在 Python 3 中返回一个字节数组（如 b 前缀所示）。相应地，here选择的hashtable也不一样。