基于NUMPY数组按多列分组统计行数

实现步骤与代码 #

将输入列表转为Numpy数组后，通过np.unique识别唯一分组键，结合np.bincount统计每组行数，最终拼接得到目标结果：

import numpy as np

# 输入数组
arr = np.array([['a', '1' ,'2.3'],
                ['a', '1' ,'1.1'],
                ['b', '2', '3.4'],
                ['a', '2', '10.1']])

# 提取前两列作为分组依据
group_keys = arr[:, :2]

# 获取唯一分组键，以及原数组元素对应的唯一键索引
unique_keys, inverse_indices = np.unique(group_keys, axis=0, return_inverse=True)

# 统计每个唯一分组的行数
counts = np.bincount(inverse_indices).reshape(-1, 1)

# 拼接分组键与统计次数
arr_counts = np.hstack([unique_keys, counts])

# 转为列表格式（与示例输出结构一致）
arr_counts_list = arr_counts.tolist()
print(arr_counts_list)

代码说明 #

• arr[:, :2]：截取原数组前两列，作为分组的核心键值。
• np.unique(..., axis=0, return_inverse=True)：按行维度识别唯一的分组组合，return_inverse=True返回的索引数组用于后续次数统计。
• np.bincount(inverse_indices)：根据索引数组统计每个唯一分组的出现次数，reshape(-1,1)将一维次数数组转为二维，确保能与分组键数组横向拼接。
• np.hstack(...)：将唯一分组键和对应次数拼接为目标格式的数组。

运行后输出结果与预期一致：

[['a', '1', 2], ['a', '2', 1], ['b', '2', 1]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user11809571