Question

让我说我有一个2D列表：

mylist = [[3,4,5,'x'],
          [6,1,4,'x'],
          [4,7,9,'y'],
          [0,4,3,'y'],
          [5,1,7,'z']]

我如何总结第二列，其中第四元素相同（字母）？目前，我已使用以下方法将第四个元素隔离到一个列表中，避免重复：

newlist = list(set([r[3] for r in mylist]))

哪个返回列表['z', 'y', 'x']

我希望使用[['x', a], ['y', b]..]这样的格式，或者像{'x':a,...}这样的字典中这样的格式

其中a是第二列的总和，其中mylist[3]='x'为4 + 1，而b相同，但y为7 +4。因此，此示例将输出[['x', 5], ['y', 11], ['z', 1]]

什么是最好的方法？还是numpy / pandas会更好地处理它？

Answer 1

这应该做到，我正在使用zip

mylist = [[3,4,5,'x'],
          [6,1,4,'x'],
          [4,7,9,'y'],
          [0,4,3,'y'],
          [5,1,7,'z']]

#Zip all elements in the list
res = list(zip(*mylist))

#Zip the second column and character array
arr = list(zip(res[1], res[3]))
#[(4, 'x'), (1, 'x'), (7, 'y'), (4, 'y'), (1, 'z')]
dct = {}

#Calculate the sum
for num, key in arr:
    dct.setdefault(key,0)
    dct[key]+=num

print(dct)
#{'x': 5, 'y': 11, 'z': 1}

#Convert dict to list
li = []
for k, v in dct.items():
    li.append([k,v])

print(li)

输出将为

[['x', 5], ['y', 11], ['z', 1]]

Answer 2

您可以使用计数器（来自收藏集）：

from collections import Counter
result = Counter()
for r in mylist: 
    result[r[3]] += r[1]

您也可以在一行中完成此操作：

result = Counter( r[3] for r in mylist for _ in range(r[1]) )

或不使用计数器：

result = dict()
for _,value,_,key in map(tuple,mylist):     # for r in mylist
    result[key] = result.get(key,0) + value #    result[r[3]]=result.get(r[3],0)+r[1]

或

result = { r[3]:sum(v[1] for v in mylist if v[3]==r[3]) for r in mylist }

请注意，for循环的运行速度快于一个内衬

Answer 3

这可以通过以下方法来完成：遍历列表中的每个元素，检查x或y的第4个位置，并添加到一些总计：

mylist = [[3,4,5,'x'],
          [6,1,4,'x'],
          [4,7,9,'y'],
          [0,4,3,'y'],
          [5,1,7,'z']]

x_total = 0
y_total = 0
for i in mylist:
    if i[3] == "y":
        y_total += i[1]
    if i[3] == 'x':
        x_total += i[1]


print("x: ",x_total)
print("y: ",y_total)

Answer 4

为此，我确实更喜欢熊猫：

import pandas as pd
mylist = [[3,4,5,'x'],
          [6,1,4,'x'],
          [4,7,9,'y'],
          [0,4,3,'y'],
          [5,1,7,'z']]
df = pd.DataFrame(mylist)

这给出了：

print(df)
   0  1  2  3
0  3  4  5  x
1  6  1  4  x
2  4  7  9  y
3  0  4  3  y
4  5  1  7  z

与pandas groupby合作：

print(df.groupby(3).sum())
   0   1   2
3           
x  9   5   9
y  4  11  12
z  5   1   7

print(df.groupby(3).sum()[1].to_dict())
{'x': 5, 'y': 11, 'z': 1}

就这样

Answer 5

还可以使用defaultdict。

from collections import defaultdict

mylist = [
  [3,4,5,'x'],
  [6,1,4,'x'],
  [4,7,9,'y'],
  [0,4,3,'y'],
  [5,1,7,'z']
]

d = defaultdict(int)

for l in mylist:
  d[l[3]] += l[1]

# d: defaultdict(<class 'int'>, {'x': 5, 'y': 11, 'z': 1})
# dict(d) to convert to regular dict

如果某行中有特定值，则添加二维列表的列

5 个答案: