Question

比如说，我想计算bob访问西尔斯和沃尔玛多少次，我将如何通过创建字典来做到这一点？

information given:
bob:oct1:sears
bob:oct1:walmart
mary:oct2:walmart
don:oct2:sears
bob:oct4:walmart
mary:oct4:sears

Answer 1

好的，因为这可能是家庭作业，我会尝试给你一些如何做到这一点的提示。如果这不是作业，请说出来，我将恢复原来的答案和示例代码。

首先，您的数据集的方式是每个条目都是单行的。由于我们希望自己处理每个数据条目，因此我们必须将原始数据拆分为每一行。我们可以使用str.split。

每个条目都以简单格式name:date:location构建。因此，要再次获取每个细分，我们可以再次使用str.split。然后我们最终为每个条目分开内容。

要存储此内容，我们首先要按名称对数据进行排序。因此，我们选择以名称为键的字典，并将访问作为数据。由于我们不关心日期，我们可以忘记它。相反，我们想要计算给定名称的单个位置的出现频率。所以我们做的是保留另一个字典，使用位置作为密钥，访问计数作为数据。所以我们最终得到一个双字典，看起来像这样：

{
    'bob': {
        'sears': 1,
        'walmart': 1,
    },
    'mary': {
        ...
    }
}

因此，为了获得最终答案，我们只需查看该字典并立即读出值。

Answer 2

@poke provided一个很好的解释，这是一个相应的代码：

从命令行或stdin上提供的文件中读取输入并以json格式转储事件：

#!/usr/bin/env python
import csv
import fileinput
import json
import sys
from collections import defaultdict

visits = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
for name, _, shop in csv.reader(fileinput.input(), delimiter=':'): 
    visits[name][shop] += 1

# pretty print
json.dump(visits, sys.stdout, indent=2)

输出

{
  "bob": {
    "sears": 1, 
    "walmart": 2
  }, 
  "don": {
    "sears": 1
  }, 
  "mary": {
    "sears": 1, 
    "walmart": 1
  }
}

此表示可以轻松找出访问次数和人员的位置。

如果您始终知道姓名和位置，那么您可以使用更简单的表示形式：

visits = defaultdict(int)
for name, _, shop in csv.reader(fileinput.input(), delimiter=':'):
    visits[name,shop] += 1

print(visits['bob','walmart'])
# -> 2

python 3：拆分信息和报告事件

2 个答案:

从命令行或stdin上提供的文件中读取输入并以json格式转储事件：

输出