我正在尝试找到一种向量化/快速/ numpy友好的方式,将A列中的以下值转换为B列：

ID  A   B
1   0   0
2   0   0
3   1   0
4   1   1
5   0   1
6   0   1
7   -1  1
8   0   0
9   1   0
10  0   1
11  0   1
12  1   1
13  0   1
14  -1  1
15  0   0

定义“ B”列的算法将使用值1填充1和-1组之间的所有间隙,从而跳过每对中的第一行.也就是说,对于ID4-ID7,B列用1填充(假定A列中的起始1 @ ID3).接下来,在ID10-ID14中用1填充(因为列A @ ID9 = 1).

尽管使用for循环很容易做到这一点,但我想知道是否存在非循环解决方案？基于O(n)循环的解决方案如下：

import numpy as np
import pandas as pd
x = np.array([ 0, 0, 1, 1, 0 ,0, -1, 0, 1, 0 , 0, 1, 0, -1, 0])


def make_y(x,showminus=False):
    y = x * 0
    state = 0 # are we in 1 or 0 or -1
    for i,n in enumerate(x):
        if n == 1 and n != state:
            state = n
            if i < len(y)-1:
                y[i+1] = state
        elif n == -1 and n != state:
            y[i] = state
            if showminus:
                state = -1
            else:
                state = 0
        else:
            y[i] = state
    return y

y = make_y(x)
print pd.DataFrame([x,y]).T

上面的函数在我的机器上产生以下性能：

%timeit y = make_y(x)
10000 loops, best of 3: 28 µs per loop

我猜测必须有某种方法可以使整个过程更快,因为我最终将需要处理长度为1000万个元素的数组.

解决方法:

可能的矢量化解决方案如下

idx_1s, = np.where(x == -1)  # find the positions of the -1's
idx1s, = np.where(x == 1)  # find the positions of the 1's

要查找哪个1应该变成0并标记一个1的块的开始：

idx0s = np.concatenate(([0], np.searchsorted(idx1s, idx_1s[:-1])))
idx0s = idx1s[idx0s]

现在,我们有两个长度相等的数组idx0s和idx_1s,标记每个块的第一项和最后一项的位置,因此我们现在可以这样做：

y = x.copy()
y[idx0s] = 0
idx0s += 1
idx_1s += 1
mask = np.zeros_like(y, dtype=np.bool)
mask[idx0s] = True
mask[idx_1s] = True
mask = np.logical_xor.accumulate(mask)
y[mask] = 1

产生所需的：

>>> y
array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])

输入格式错误可能有点脆弱,我认为它不会优雅地处理-1.但是唯一的非O(n)操作是对searchsorted的调用,但是searchsorted具有优化功能,可以更快地搜索已排序的键,因此可能不会引起注意.

如果我在您的x上计时,它不会超越循环版本,但是对于更大的数组,它可能会胜过.