Question

我有一个如下所示的列表：

[[3, 4.6575, 7.3725], 
[3, 3.91, 5.694],
[2, 3.986666666666667, 6.6433333333333335],
[1, 3.9542857142857137, 5.674285714285714],....]

我想总结（实际上取平均值...但它是一个细节）所有行的值在一起，其中第一个元素的值相等。这意味着在上面的例子中，前两行将被加在一起。

[[3, 8.5675, 13.0665],
[2, 3.986666666666667, 6.6433333333333335],
[1, 3.9542857142857137, 5.674285714285714],....]

这意味着第一个值应该是唯一的。

我想通过找到第一个值等于1的所有“行”并将它们加在一起来实现这一点。我现在的问题是，如何找到第一个值等于某个值的所有行。

Answer 1

在Python中有很多方法可以做这样的事情。如果您的列表名为a，则可以进行列表推导以获取第一列等于value的行索引：

rows = [i for i in range(0,len(a)) if a[i][0]==value]

但是，我确信有完整的库可以解析X维中的数组或列表，以便在那里检索各种统计数据。可用的大量库是使用Python开发这么棒的体验的众多因素之一。

Answer 2

这应该有效：

lst = [[3, 4.6575, 7.3725], 
       [3, 3.91, 5.694],
       [2, 3.986666666666667, 6.6433333333333335],
       [1, 3.9542857142857137, 5.674285714285714]]

# group the values in a dictionary
import collections
d = collections.defaultdict(list)
for item in lst:
    d[item[0]].append(item)
# find sum of values
for key, value in d.items():
    print [key] + map(sum, zip(*value)[1:])

或者，使用itertools.groupby：

更清洁一点

import itertools
groups = itertools.groupby(lst, lambda i: i[0])
for key, value in groups:
    print [key] + map(sum, zip(*value)[1:])

两种情况下的输出：

[1, 3.9542857142857137, 5.674285714285714]
[2, 3.986666666666667, 6.6433333333333335]
[3, 8.567499999999999, 13.0665]

如果您想计算均值而不是总和，只需定义您自己的mean函数，然后将其中的sum函数传递给map：

mean = lambda x: sum(x) / float(len(x))
map(mean, zip...)

Answer 3

>>> from itertools import groupby
>>> alist
[[3, 4.6575, 7.3725], [3, 3.91, 5.694], [2, 3.986666666666667, 6.6433333333333335], [1, 3.9542857142857137, 5.674285714285714]]
>>> [reduce(lambda x, y: [key, x[1]+y[1], x[2]+y[2]], group) for key, group in groupby(alist, lambda x:x[0])]
[[3, 8.567499999999999, 13.0665], [2, 3.986666666666667, 6.6433333333333335], [1, 3.9542857142857137, 5.674285714285714]]

我只是使用列表理解groupby和reduce提供另一种解决方案。必须从py3.x中的reduce导入functools。

获取列表中的所有元素，其中值等于特定值

3 个答案: