如何基于JSON文件中的另一个值使用JSON计算值

时间:2018-12-31 21:26:58

标签: python json dictionary

我有一个由包含字典的数组组成的JSON文件,每个字典都是特定车库中买家的意见。 我想找出每个车库中每种汽车类型的出现次数,如下所示:

[
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 6, "car_type": "ford", "time": "16:10:36"},
  {"garage": "bill_gar", "reliability": 5,"car_type": "kia", "time": "4:37:22"},
  {"garage": "alison_gar", "reliability": 1, "car_type": "kia", "time": "11:25:40"},
  {"garage": "alison_gar", "reliability": 10, "car_type": "mazda", "time": "2:18:42"},
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 3, "car_type": "mazda", "time": "12:14:20"},
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 2, "car_type": "ford", "time": "2:08:27"}
]

假设我们已经从JSON文件中读取了变量g_arr。 我尝试使用reduce()来计算发生的次数,但未能成功。

输出示例: {"garage" : "mike_gar", "types":{"ford" : 2, "mazda": 1}}

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这是基于减少的解决方案。首先,我测试车库在累积字典中是否存在,如果不存在,请创建它。然后,我检查车库词典中是否存在汽车类型,如果不存在,则创建它。最后,我增加汽车类型。

res = {}

for d in garages:
    if d["garage"] not in res:
        res[d["garage"]] = {"garage": d["garage"], "types": {}}

    if d["car_type"] not in res[d["garage"]]["types"]:
        res[d["garage"]]["types"][d["car_type"]] = 0

    res[d["garage"]]["types"][d["car_type"]] += 1

输出:

{
  'mike_gar': {'garage': 'mike_gar', 'types': {'ford': 2, 'mazda': 1}},
  'bill_gar': {'garage': 'bill_gar', 'types': {'kia': 1}}, 
  'alison_gar': {'garage': 'alison_gar', 'types': {'kia': 1, 'mazda': 1}}
}

Try it!

如果您希望将结果放入数组中,请使用res.values()

答案 1 :(得分:1)

您可以简单地解析数据并按以下方式进行计数:

garages = []
cars = []
output = []

for element in data:
    if element['garage'] not in garages: garages.append(element['garage'])
    if element['car_type'] not in cars: cars.append(element['car_type'])

for type in garages:
    current = {}
    current['types'] = {}
    current['garage'] = type
    for element in data:
        if element['car_type'] not in current['types']:
            current['types'][element['car_type']]=0

        if current['garage'] == element['garage']:
            for car_type in cars:
                if element['car_type'] == car_type:
                    current['types'][element['car_type']]+=1
    output.append(current)

print output

执行上述操作的输出是:

[{'garage': 'mike_gar', 'types': {'mazda': 1, 'kia': 0, 'ford': 2}}, {'garage': 'bill_gar', 'types': {'mazda': 0, 'kia': 1, 'ford': 0}}, {'garage': 'alison_gar', 'types': {'mazda': 1, 'kia': 1, 'ford': 0}}]

答案 2 :(得分:1)

Pandas软件包非常适合处理此类数据。您可以轻松地将列表转换成Pandas数据框。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(g_arr)
print(df)

打印:

  car_type      garage  reliability      time
0     ford    mike_gar            6  16:10:36
1      kia    bill_gar            5   4:37:22
2      kia  alison_gar            1  11:25:40
3    mazda  alison_gar           10   2:18:42
4    mazda    mike_gar            3  12:14:20
5     ford    mike_gar            2   2:08:27

比起您可以使用.groupby()方法对数据进行分组和使用.size()方法来对每个组的行计数进行计数。

print(df.groupby(['garage', 'car_type']).size())

打印:

garage      car_type
alison_gar  kia         1
            mazda       1
bill_gar    kia         1
mike_gar    ford        2
            mazda       1
dtype: int64