在元组列表中查找重复项的有效方法,对元组的值求和,并删除使用过的重复元组

时间:2019-06-15 21:44:18

标签: python-3.x list sum tuples

我需要解决重复值计算问题,然后删除重复项。

我需要最有效的模式来汇总元组内部的值,然后删除使用过的重复项。

(name, id, age, count)

facts = [('john', 1, 22, 1),('smit', 2, 17, 1),('john', 1, 22, 2),('nick', 3, 43, 1),('john', 1, 22, 1)]


from operator import itemgetter


def sum_and_sort_facts(self, facts:list):

    if len(facts) <= 1:
        return facts

    buffer_list = []
    for i, f in enumerate(facts):
        if buffer_list and f[1] in [x[1] for x in buffer_list]:
            continue
        for ic, fc in enumerate(facts):
            if i == ic:
                continue
            if f[1] == fc[1]:
                buffer_list.append((f[0], f[1], f[2], f[3] + fc[3]))
        buffer_list.append(f)

    return sorted(buffer_list, key=itemgetter(3), reverse=True)

我想得到: 事实= [('john',1,22,4),('smit',2,17,1),('nick',3,43,1)]

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

一行包含理解列表:

output = list(set([(x[0], x[1], x[2], sum([y[3] for y in facts if y[0]==x[0]])) for x in facts]))
  

[('smit',1,17,1),('nick',1,43,1),('john',1,22,4)]

这也可以用熊猫来完成,并保持“原始”顺序:

import pandas as pd
data = [('john', 1, 22, 1),('smit', 1, 17, 1),('john', 1, 22, 2),('nick', 1, 43, 1),('john', 1, 22, 1)]
df = pd.DataFrame(data)
df = df.groupby(by=[0,1,2]).agg({3: 'sum'}).reset_index()
output = [tuple(l) for l in df.values.tolist()]
print(output)
  

[('john',1,22,4),('nick',1,43,1),('smit',1,17,1)]