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Python 2D 列表到字典

Python 2D 列表到字典

慕尼黑8549860 2021-08-17 15:38:22
我有一個(gè)二維列表,必須從二維列表中獲取 2 列,并將每列中的值作為鍵:值對(duì)放置。例子:table = [[15, 29, 6, 2],        [16, 9, 8, 0],        [7, 27, 16, 0]]def averages(table, col, by):    columns = tuple(([table[i][col] for i in range(len(table))]))  #Place col column into tuple so it can be placed into dictionary    groupby = tuple(([table[i][by] for i in range(len(table))]))   #Place groupby column into tuple so it can be placed into dictionary    avgdict = {}    avgdict[groupby] = [columns]    print(avgdict)averages(table, 1, 3)輸出是:{(2, 0, 0): [(29, 9, 27)]}我試圖讓輸出相等:{0:36, 2:29}所以基本上 0 的 2 個(gè)鍵添加了它們的值我很難理解如何將每個(gè)鍵與其值分開,然后在鍵相等的情況下將這些值相加。編輯:我只使用 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫,并沒有為這個(gè)問題實(shí)現(xiàn) numpy。
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3 回答

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桃花長相依

TA貢獻(xiàn)1860條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

您也可以嘗試以下答案。它不使用numpy,而是基于在sets中查找唯一元素的使用groupby。


table = [[15, 29, 6, 2],

         [16, 9, 8, 0],

         [7, 27, 16, 0]]


def averages(table, col, by):

    columns = tuple(([table[i][col] for i in range(len(table))]))  #Place col column into tuple so it can be placed into dictionary

    groupby = tuple(([table[i][by] for i in range(len(table))]))   #Place groupby column into tuple so it can be placed into dictionary


    '''groupby_unq: tuple data type 

                    stores list of unique entries in groupby.'''

    groupby_unq = tuple(set(groupby))


    '''avg: numpy.ndarray data type

            numpy array of zeros of same length as groupby_unq.'''        

    avg = np.zeros( len(groupby_unq) )


    for i in range(len(groupby)):

        for j in range(len(groupby_unq)):

            if(groupby[i]==groupby_unq[j]): avg[j]+=columns[i]


    avgdict = dict( (groupby_unq[i], avg[i]) for i in range(len(avg)) )


    return avgdict     


result = averages(table, 1, 3)

print result       


{0: 36.0, 2: 29.0}    


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反對(duì) 回復(fù) 2021-08-17
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一只斗牛犬

TA貢獻(xiàn)1784條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊

我花了一分鐘才弄清楚你想要完成什么,因?yàn)槟愕暮瘮?shù)和變量名稱引用了平均值,但你的輸出是一個(gè)總和。


根據(jù)您的輸出,您似乎正在嘗試按另一列中的組聚合給定列中的行值。


這是推薦的解決方案(可能可以通過列表理解將其簡化為單行)。這將循環(huán)遍歷group by 中的唯一(使用set)值 ( b),agg_dict[b]通過正在處理為該組創(chuàng)建字典鍵 ( ),如果正在處理 group by,則對(duì)給定列 (col) 中的所有行求和 (table[i][by] == by。


table = [[15, 29, 6, 2],

         [16, 9, 8, 0],

         [7, 27, 16, 0]]



def aggregate(tbl, col, by):

    agg_dict = {}

    for b in list(set([table[i][by] for i in range(len(table))]))

        agg_dict[b] = sum([table[i][col] for i in range(len(table)) if table[i][by] == b])

    print(agg_dict)



aggregate(table, 1, 3)


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反對(duì) 回復(fù) 2021-08-17
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