Question

我正在尝试在column1上排序以下数组，然后是column2，然后是column3

[['2008' '1' '23' 'AAPL' 'Buy' '100']
 ['2008' '1' '30' 'AAPL' 'Sell' '100']
 ['2008' '1' '23' 'GOOG' 'Buy' '100']
 ['2008' '1' '30' 'GOOG' 'Sell' '100']
 ['2008' '9' '8' 'GOOG' 'Buy' '100']
 ['2008' '9' '15' 'GOOG' 'Sell' '100']
 ['2008' '5' '1' 'XOM' 'Buy' '100']
 ['2008' '5' '8' 'XOM' 'Sell' '100']]

我使用了以下代码：

    idx=np.lexsort((order_array[:,2],order_array[:,1],order_array[:,0]))
    order_array=order_array[idx]

结果数组是

[['2008' '1' '23' 'AAPL' 'Buy' '100']
 ['2008' '1' '23' 'GOOG' 'Buy' '100']
 ['2008' '1' '30' 'AAPL' 'Sell' '100']
 ['2008' '1' '30' 'GOOG' 'Sell' '100']
 ['2008' '5' '1' 'XOM' 'Buy' '100']
 ['2008' '5' '8' 'XOM' 'Sell' '100']
 ['2008' '9' '15' 'GOOG' 'Sell' '100']
 ['2008' '9' '8' 'GOOG' 'Buy' '100']]

问题是最后两行是错误的。正确的数组应该将最后一行作为倒数第二行。我已经尝试了一切，但我无法理解为什么会这样。将会感激一些帮助。

我使用以下代码获取order_array。

 for i in ….
    x= ldt_timestamps[i] # this is a list of timestamps
    s_sym=……
    list=[int(x.year),int(x.month),int(x.day),s_sym,'Buy',100]   
    rows_list.append(list) 

 order_array=np.array(rows_list)

Answer 1

tldr：NumPy在对数值数组进行数值计算时会发光。虽然有可能（见下文）NumPy不适合这个。你可能最好不要使用Pandas。

问题的原因：

将值排序为字符串。您需要将它们排序为ints。

In [7]: sorted(['15', '8'])
Out[7]: ['15', '8']

In [8]: sorted([15, 8])
Out[8]: [8, 15]

这是因为order_array包含字符串。您需要在适当的时候将这些字符串转换为ints。

将dtypes从string-dtype转换为数字dtype需要为新数组分配空间。因此，您可能最好从一开始就修改order_array的创建方式。

有趣的是，即使您将值转换为整数，也可以在调用时将其转换为

order_array = np.array(rows_list)

默认情况下，NumPy会创建一个同源数组。在同构数组中，每个值都具有相同的dtype。所以NumPy试图找到你所有人的共同点值并选择一个字符串dtype，阻止你将字符串转换为整数的努力！

您可以通过检查order_array.dtype：

来自行检查dtype

In [42]: order_array = np.array(rows_list)

In [43]: order_array.dtype
Out[43]: dtype('|S4')

现在，我们如何解决这个问题？

使用对象dtype：

最简单的方法是使用'object'dtype

In [53]: order_array = np.array(rows_list, dtype='object')

In [54]: order_array
Out[54]: 
array([[2008, 1, 23, AAPL, Buy, 100],
       [2008, 1, 30, AAPL, Sell, 100],
       [2008, 1, 23, GOOG, Buy, 100],
       [2008, 1, 30, GOOG, Sell, 100],
       [2008, 9, 8, GOOG, Buy, 100],
       [2008, 9, 15, GOOG, Sell, 100],
       [2008, 5, 1, XOM, Buy, 100],
       [2008, 5, 8, XOM, Sell, 100]], dtype=object)

这里的问题是np.lexsort或np.sort不适用于数组 dtype object。要解决该问题，您可以对rows_list进行排序在创建order_list之前：

In [59]: import operator

In [60]: rows_list.sort(key=operator.itemgetter(0,1,2))
Out[60]: 
[(2008, 1, 23, 'AAPL', 'Buy', 100),
 (2008, 1, 23, 'GOOG', 'Buy', 100),
 (2008, 1, 30, 'AAPL', 'Sell', 100),
 (2008, 1, 30, 'GOOG', 'Sell', 100),
 (2008, 5, 1, 'XOM', 'Buy', 100),
 (2008, 5, 8, 'XOM', 'Sell', 100),
 (2008, 9, 8, 'GOOG', 'Buy', 100),
 (2008, 9, 15, 'GOOG', 'Sell', 100)]

order_array = np.array(rows_list, dtype='object')

更好的选择是将前三列合并到datetime.date对象中：

import operator
import datetime as DT

for i in ...:
    seq = [DT.date(int(x.year), int(x.month), int(x.day)) ,s_sym, 'Buy', 100]   
    rows_list.append(seq)
rows_list.sort(key=operator.itemgetter(0,1,2))        
order_array = np.array(rows_list, dtype='object')

In [72]: order_array
Out[72]: 
array([[2008-01-23, AAPL, Buy, 100],
       [2008-01-30, AAPL, Sell, 100],
       [2008-01-23, GOOG, Buy, 100],
       [2008-01-30, GOOG, Sell, 100],
       [2008-09-08, GOOG, Buy, 100],
       [2008-09-15, GOOG, Sell, 100],
       [2008-05-01, XOM, Buy, 100],
       [2008-05-08, XOM, Sell, 100]], dtype=object)

即使这很简单，我也不喜欢NtypePy的dtype对象数组。无法获得NumPy数组的速度和内存空间节省增益本地dtypes。此时，您可能会发现使用Python列表列表更快，语法更容易处理。

使用结构化数组：

更多的NumPy-ish解决方案仍然提供速度和内存优势使用structured array（而不是齐次数组）。做一个使用np.array的结构化数组，您需要明确提供dtype：

dt = [('year', '<i4'), ('month', '<i4'), ('day', '<i4'), ('symbol', '|S8'),
      ('action', '|S4'), ('value', '<i4')]
order_array = np.array(rows_list, dtype=dt)

In [47]: order_array.dtype
Out[47]: dtype([('year', '<i4'), ('month', '<i4'), ('day', '<i4'), ('symbol', '|S8'), ('action', '|S4'), ('value', '<i4')])

要对结构化数组进行排序，您可以使用sort方法：

order_array.sort(order=['year', 'month', 'day'])

要使用结构化数组，您需要了解同构数组和结构化数组之间的一些差异：

您原来的同源阵列是二维的。相比之下，所有结构化数组是1维的：

In [51]: order_array.shape
Out[51]: (8,)

如果使用int索引结构化数组或遍历数组，那么回到行：

In [52]: order_array[3]
Out[52]: (2008, 1, 30, 'GOOG', 'Sell', 100)

使用同构数组，您可以使用order_array[:, i]访问列现在，使用结构化数组，您可以按名称访问它们：例如order_array['year']。

或者，使用Pandas：

如果您可以安装Pandas，我认为您可能最开心使用Pandas DataFrame：

In [73]: df = pd.DataFrame(rows_list, columns=['date', 'symbol', 'action', 'value'])
In [75]: df.sort(['date'])
Out[75]: 
         date symbol action  value
0  2008-01-23   AAPL    Buy    100
2  2008-01-23   GOOG    Buy    100
1  2008-01-30   AAPL   Sell    100
3  2008-01-30   GOOG   Sell    100
6  2008-05-01    XOM    Buy    100
7  2008-05-08    XOM   Sell    100
4  2008-09-08   GOOG    Buy    100
5  2008-09-15   GOOG   Sell    100

Pandas具有按日期对齐时间序列，填补缺失的有用功能值，分组和聚合/转换行或列。

通常，对于年，月，日而言，使用单个日期列而不是三个整数值列更有用。

如果您需要将年，月，日作为单独的列进行输出，比如说csv，那么您可以将日期列替换为年，月，日列，如下所示：

In [33]: df = df.join(df['date'].apply(lambda x: pd.Series([x.year, x.month, x.day], index=['year', 'month', 'day'])))

In [34]: del df['date']

In [35]: df
Out[35]: 
  symbol action  value  year  month  day
0   AAPL    Buy    100  2008      1   23
1   GOOG    Buy    100  2008      1   23
2   AAPL   Sell    100  2008      1   30
3   GOOG   Sell    100  2008      1   30
4    XOM    Buy    100  2008      5    1
5    XOM   Sell    100  2008      5    8
6   GOOG    Buy    100  2008      9    8
7   GOOG   Sell    100  2008      9   15

或者，如果您没有使用“日期”列开头，您当然可以单独留下rows_list并从头开始构建包含年，月，日列的DataFrame。排序仍然很容易：

df.sort(['year', 'month', 'day'])

在Python中对多个列上的numpy数组进行排序

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