关于#python#的问题：二维数组去重保留最后一行满足条件的数据（相关搜索：数组去重）

关注 码龄 粉丝数 原力等级 -- 被采纳 被点赞 采纳率 zckui 2024-08-09 14:58 采纳率: 75% 浏览 22 首页/ 编程语言 / 关于#python#的问题：二维数组去重保留最后一行满足条件的数据（相关搜索：数组去重） python数据结构性能优化 在python中有个二维的np.array数据，数组中有很多重复的数据，需要对数组根据第一列和最后一列去重处理，保留最后一行满足条件的数据，示例数据如下，一个二维数据，有5行13列，实际运用中行数可能会到60万条左右 data_array = np.array([[1050364, 13, 15, 18, 2, 2195, 3.22, 2800, 0, 0, 1, 1, 7301], [3562, 13, 14, 25, 1, 2829, 20.62, 200, 0, 0, 1, 1, 1081], [1050364, 13, 15, 18, -2, 2195, 3.22, 2800, 0, 0, 0, 1, 7301], [3562, 13, 14, 25, 1, 2829, 20.62, 200, 20.62, 200, 0, 1, 1081], [1050368, 13, 19, 7, 1, 2551, 2.56, 1000, 0, 0, 0, 1, 7301], [3568, 13, 20, 4, 1, 2048, 5.18, 2500, 5.19, 2500, 0, 10, 1081]]) 数组中有很多过时或者重复的数据，需要对数组去重处理，根据第一列和最后一列去重处理，第一列和最后一列相同的数据保留最后一行，处理后的结果如下： result_array = np.array([[1050368, 13, 19, 7, 1, 2551, 2.56000, 1000, 0, 0, 0, 1, 7301], [1050364, 13, 15, 18, -2, 2195, 3.22000, 2800, 0, 0, 0, 1, 7301], [3562, 13, 14, 25, 1, 2829, 20.62000, 200, 20.62000, 200, 0, 1, 1081], [3568, 13, 20, 4, 1, 2048, 5.18000, 2500, 5.19000, 2500, 0, 10, 1081]]) 结果中，数组的第一列和最后一列都是唯一的，python中有什么算法或者第三方库能够满足这种处理需求？ 现在我找到一个python第三方库“numpy_indexed”，去重处理的代码如下： import numpy_indexed as npi group_index, result_array = npi.group_by(data_array[:, [-1, 0]]).last(data_array) 使用“numpy_indexed”库中的group_by和last方法可以得到正确的结果，数据量少时处理速度还行，但是当数据量到30万条以上时，处理速度下降，效率不高，有没有什么更高效、更快速的处理方式？希望各位能够推荐更高效、更快速的处理方式， 收起 写回答 好问题 0 提建议 追加酬金 关注问题 微信扫一扫 点击复制链接 分享 邀请回答 编辑 收藏 删除 结题 收藏 举报 追加酬金 (90%的用户在追加酬金后获得了解决方案) 当前问题酬金 ¥ 0 (可追加 ¥500） ¥ 15¥ 20¥ 50¥ 100¥ 200 支付方式 扫码支付 二维码出错 点击刷新 支付金额 15 元 提供问题酬金的用户不参与问题酬金结算和分配 支付即为同意 《付费问题酬金结算规则》 结题 再想想 删除 再等等