np.lexsort可以在升序和降序之间切换。

Question

我有一个包含 x 列的 numpy 数组，想要按照多列排序（其中一些可能是类型为 np.str_ 的列）。我知道可以使用np.lexsort实现此目的。

是否有办法指定每个排序列的升序/降序顺序？

例如：我知道可以通过以下方式按多列排序：

(已编辑以表示字符串列！)

import numpy as np
arr = np.array([list("aaabbb"),[1,2,3,1,4,3],[1,2,3,4,6,6]]).T # Define arr
idx = np.lexsort([arr[:,1], arr[:,2]]) # sort by column 2 and then by column 1 (i.e. reversed order)
arr = arr[idx]

我也理解可以按照以下方式降序排序：

arr = arr[idx[::-1]]

这将导致第一个排序列（第二列）为降序，随后的列为升序。

但是，我如何指定要使第一个排序（第二列）按降序排列，而随后的排序（第一列）按降序排列，以便获得以下结果。

期望输出：

array([['b', 4, 6],
       ['b', 3, 6],
       ['b', 1, 4],
       ['a', 3, 3],
       ['a', 2, 2],
       ['a', 1, 1]]

基本上，对于我的例子，我正在寻找与以下内容等效的东西：

df = pd.DataFrame(arr, columns=list("abc"))
df.sort_values(by=["c","b"], ascending=[False, False])

通常情况下，我希望能够指定（i）要排序的列和（ii）每列的排序顺序（升序/降序）。

- FredMaster

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你想要的输出是什么？ - U13-Forward

编辑以使期望的输出更明显 - FredMaster

已回答！很棒的问题。 - U13-Forward

Answer 1

尝试使用减号进行反转，它基本上通过每个值的负数进行排序，这实际上是有效的：

idx = np.lexsort([arr[:,1], -arr[:,2]])

输出：

array([[2, 3, 6],
       [2, 4, 6],
       [2, 1, 4],
       [1, 3, 3],
       [1, 2, 2],
       [1, 1, 1]])

如果出现字符串问题，请尝试以下方法：

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

输出：

array([['2', '1', '1'],
       ['2', '2', '2'],
       ['2', '3', '3'],
       ['1', '1', '4'],
       ['1', '3', '6'],
       ['1', '4', '6']], 
      dtype='<U11')

编辑：

根据最新的修改：

arr = arr[::-1]

可以工作：

array([['b', '4', '6'],
       ['b', '3', '6'],
       ['b', '1', '4'],
       ['a', '3', '3'],
       ['a', '2', '2'],
       ['a', '1', '1']], 
      dtype='<U1')

- U13-Forward

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谢谢。但是这对于np.str_情况不起作用，因为我不能乘以-1。或者我错了吗？ - FredMaster

@FredMaster 我不太明白你的意思，你应该先尝试一下，可能会起作用。 - U13-Forward

如果其中一列的类型为字符串，则它将无法工作。例如，如果您切换到 arr = np.array([list("aaabbb"),[1,2,3,1,4,3],[1,2,3,4,6,6]]).T，您的解决方案将无法工作。 - FredMaster

@FredMaster 请看一下我的第二个代码，使用了切片，那个可以运行。 - U13-Forward

感谢您的回复。不幸的是，这仍然没有解决我的问题。请注意，我的 arr 只是一个玩具示例。这也适用于我示例的第一行中指定的其他数组。 - FredMaster