如何在列表中获取相同的行索引？答案

【问题标题】：How to get same rows index in a list?如何在列表中获取相同的行索引？
【发布时间】：2019-01-17 07:19:43
【问题描述】：

我有一个这样的 numpy 数组：

[[0 1 0]
 [1 2 1]
 [2 2 1]
 [3 0 0]
 [4 0 1]
 [5 1 2]
 [6 0 1]
 [7 1 0]
 [8 1 2]]

第一列是索引，其他两列是位置 x,y。

我想获取具有相同 x,y 位置的索引列表。

例如对于上述输入，输出可以是每一行中的一组索引：

groups = [[0,7],
          [1,2],
          [4,6],
          [5,8],
          [3]]

所以每一行代表一组具有相同位置 x,y 的索引。 5 个组，其中 4 个组有 2 个成员，而请注意最后一行仅显示索引 3。该组只有一个索引，即 3。

如何在 python 中实现这一点？

【问题讨论】：

标签： python numpy duplicates

【解决方案1】：

看看这个：

lis = [[0 ,1, 0],
 [1, 2, 1],
 [2, 2, 1],
 [3, 0, 0],
 [4, 0, 1],
 [5, 1, 2],
 [6, 0, 1],
 [7, 1, 0],
 [8, 1, 2]]

dic = {}

for x,y,z in lis:
    if dic.get((y,z)):
        dic[(y,z)].append(x)
    else:
        dic[(y, z)] = [x]
final_list = [dic[key] for key in dic.keys()]

print(final_list)

【讨论】：

太棒了！像魅力一样工作。刚刚将我的 numpy 数组转换为列表并使用了您的建议。谢谢。

【解决方案2】：

您似乎想要按操作分组之类的功能。最好的办法是将其转换为 pandas 数据框，然后进行分组。

import pandas as pd

a = [[0, 1, 0], [1, 2, 1], [2, 2, 1], 
     [3, 0, 0], [4, 0, 1], [5, 1, 2], 
     [6, 0, 1], [7, 1, 0], [8, 1, 2]]

df = pd.DataFrame(a, columns =['index', 'x', 'y'])
grouped_df = df.groupby(['x', 'y']).aggregate(lambda x: tuple(x)).reset_index()

print(grouped_df)

输出：

   x  y   index
0  0  0    (3,)
1  0  1  (4, 6)
2  1  0  (0, 7)
3  1  2  (5, 8)
4  2  1  (1, 2)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用collections.defaultdict的其他选项：

from collections import defaultdict

res = defaultdict(list)
for x, y, z in array:
  res[(y,z)].append(x)

然后就可以调用了

print(list(res.values()))
#=> [[0, 7], [1, 2], [3], [4, 6], [5, 8]]

【讨论】：

【解决方案4】：

最简单的方式，不使用任何包；

l = [[0, 1, 0],
 [1, 2, 1],
 [2, 2, 1],
 [3, 0, 0],
 [4, 0, 1],
 [5, 1, 2],
 [6, 0, 1],
 [7, 1, 0],
 [8, 1, 2]]

s = [(l1[0], l1[1:]) for l1 in l]
s = [[x for x, y in s if y == b] for a, b in s]
s = [y for x, y in enumerate(s) if y not in s[:x]]
print(s)

输出

[[0, 7], [1, 2], [3], [4, 6], [5, 8]]

【讨论】：