Question

所以我有这个词典列表：

l = [{'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '54'}, {'COUNTRY': 'PT', 'CREDITS': '100'}, {'COUNTRY': 'FR', 'CREDITS': '20'}, {'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '30'}, {'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '15'}, {'COUNTRY': 'PT', 'CREDITS': '35'}, {'COUNTRY': 'FR', 'CREDITS': '30'}]

我需要获得每个国家/地区的平均学分。输出应该是这样的：

l2 = {'UK': '102', 'PT': '67.5', 'FR': '25'}

有没有简单易行的方法来实现这个？

Answer 1

我首先创建一个defaultdict来收集“COUNTRY”键下的整数列表中的值。

然后我将创建一个词典理解，执行平均值：

l = [{'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '54'}, {'COUNTRY': 'PT', 'CREDITS': '100'}, {'COUNTRY': 'FR', 'CREDITS': '20'}, {'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '30'}, {'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '15'},
 {'COUNTRY': 'PT', 'CREDITS': '35'}, {'COUNTRY': 'FR', 'CREDITS': '30'}]

import collections

d = collections.defaultdict(list)
for s in l:
    d[s["COUNTRY"]].append(int(s["CREDITS"]))

result = {k:sum(v)/len(v) for k,v in d.items()}

print(result)

结果：

{'UK': 33.0, 'PT': 67.5, 'FR': 25.0}

请注意1）您的预期结果是错误的，2）我转换为浮点数，但您可以通过

将其保留为整数字符串

result = {k:str(sum(v)//len(v)) for k,v in d.items()}

给出：

{'PT': '67', 'FR': '25', 'UK': '33'}

Answer 2

使用itertools.groupby()和itertools.tee()函数的替代解决方案：

import itertools

l = [{'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '54'}, {'COUNTRY': 'PT', 'CREDITS': '100'}, {'COUNTRY': 'FR', 'CREDITS': '20'}, {'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '30'}, {'COUNTRY': 'UK', 'CREDITS': '15'}, {'COUNTRY': 'PT', 'CREDITS': '35'}, {'COUNTRY': 'FR', 'CREDITS': '30'}]
avgs = {}

for k,g in itertools.groupby(sorted(l, key=lambda x: x['COUNTRY']), key=lambda x: x['COUNTRY']):
    d1,d2 = itertools.tee(g)  # copy `grouper` iterator to deal with "fresh" pointer
    avgs[k] = sum(int(d['CREDITS']) for d in d1)/len(list(d2))

print(avgs)

输出：

{'UK': 33.0, 'FR': 25.0, 'PT': 67.5}

如果某个键是相同的，则获取所有值的平均值

2 个答案: