在我的程序中有多個(gè)測(cè)驗(yàn)。用戶進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，然后測(cè)驗(yàn)的標(biāo)題和分?jǐn)?shù)將保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。為了便于示例，我將使用 Python 列表來(lái)表示它們：[['quizTitle1', score], ['quizTitle2',score] ['quizTitle1', score] ['quizTitle3', score]]我正在嘗試打印出用戶最弱的測(cè)驗(yàn)標(biāo)題。因此，使用 Python 列表示例，您會(huì)看到用戶已參加測(cè)驗(yàn) 1兩次。在第二次測(cè)驗(yàn)中，他們可能比第一次得到了更好的分?jǐn)?shù)。因此，我需要獲得用戶在每次測(cè)驗(yàn)中獲得的最高分（他們的最佳分?jǐn)?shù)）。然后我需要找出哪個(gè)測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)最低、最好。我目前的計(jì)劃是這樣的（偽代碼）While found = false 1st = the first score selected that we are comparing with each other score 2nd = the score we are comparing to the first For loop that repeats in the range of the number of lists If (2nd < 1st) or (2nd has the same title and greater mark than 1st): 2nd becomes 1st Loop repeats Else: New 2nd is the next list Found = true 但最好的方法是什么？
4 回答
慕婉清6462132
Python 的
TA貢獻(xiàn)1804條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
映射縮減方法：
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
scores = [['q1', 20],['q2',30],['q1',40],['q2',10],['q2',45],['q1',10]]
name, score = itemgetter(0), itemgetter(1)
grouped_scores = groupby(sorted(scores), key=name)? ? ? ? ? ? ? # group by key
highest_scores = (max(g, key=score) for _,g in grouped_scores)? # reduce by key
lowest_highest = min(highest_scores, key=score)? ? ? ? ? ? ? ? ?# reduce
print(lowest_highest)
輸出：
['q1', 40]
解釋
和生成器表達(dá)式的返回值groupby不是列表，如果您嘗試直接打印它們，您會(huì)看到一堆無(wú)用的<itertools._grouper object at 0x7ff18bbbb850>.?但是使用將每個(gè)不可打印對(duì)象轉(zhuǎn)換為列表list()，計(jì)算出的中間值如下：
scores = [['q1', 20],['q2',30],['q1',40],['q2',10],['q2',45],['q1',10]]
grouped_scores = [
? ['q1', [['q1', 10], ['q1', 20], ['q1', 40]]],
? ['q2', [['q2', 10], ['q2', 30], ['q2', 45]]]
]
highest_scores = [['q1', 40], ['q2', 45]]
lowest_highest = ['q1', 40]
Python 的map和reduce
在本例中，我們正在尋找最高分?jǐn)?shù)中的最低分?jǐn)?shù)，因此在比較兩個(gè)元素時(shí)，我們希望保留兩者中的最小值。但在 python 中，我們可以直接調(diào)用整個(gè)序列，而不是min()重復(fù)應(yīng)用該函數(shù)。reducemin()
僅供參考，如果我們使用的話，代碼將如下所示reduce：
from itertools import groupby
from functools import reduce
scores = [['q1', 20],['q2',30],['q1',40],['q2',10],['q2',45],['q1',10]]
name, score = itemgetter(0), itemgetter(1)
grouped_scores = groupby(sorted(scores), key=name)? # group by key
highest_scores = map(lambda x: max(x[1], key=score), grouped_scores)? # reduce by key
lowest_highest = reduce(lambda x,y: min(x,y, key=score), highest_scores)? # reduce
print(lowest_highest)
輸出：
['q1', 40]
使用模塊 more_itertools
模塊 more_itertools 有一個(gè)名為map_reduce的函數(shù)，它按鍵分組，然后按鍵減少。這照顧了我們的groupby和max步驟；我們只需要減少min就可以得到我們的結(jié)果。
from more_itertools import map_reduce
from operator import itemgetter
scores = [['q1', 20],['q2',30],['q1',40],['q2',10],['q2',45],['q1',10]]
name, score = itemgetter(0), itemgetter(1)
highest_scores = map_reduce(scores, keyfunc=name, valuefunc=score, reducefunc=max)
lowest_highest = min(highest_scores.items(), key=score)
print(lowest_highest)
# ('q1', 40)
梵蒂岡之花
TA貢獻(xiàn)1900條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
好吧，如果您愿意pandas，那么：
import pandas as pd
l = [["quizTitle1", 15],
? ? ?["quizTitle2", 25],
? ? ?["quizTitle1", 11],
? ? ?["quizTitle3", 84],
? ? ?["quizTitle2", 24]]
df = pd.DataFrame(l, columns=["quiz", "score"])
print(df)
#? ? ? ? ? quiz? score
# 0? quizTitle1? ? ?15
# 1? quizTitle2? ? ?25
# 2? quizTitle1? ? ?11
# 3? quizTitle3? ? ?84
# 4? quizTitle2? ? ?24
lowest_score = df.iloc[df.groupby(['quiz']).max().reset_index()["score"].idxmin()]
print(lowest_score)
# quiz? ? ?quizTitle1
# score? ? ? ? ? ? 15
# Name: 0, dtype: object
白板的微信
TA貢獻(xiàn)1883條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
一個(gè)簡(jiǎn)單的：
scores = [['q1', 20],['q2',30],['q1',40],['q2',10],['q2',45],['q1',10]]
d = dict(sorted(scores))
print(min(d, key=d.get)) # prints q1
該dict函數(shù)采用鍵/值對(duì)，我們只需要首先對(duì)它們進(jìn)行排序，以便每個(gè)鍵的最后一個(gè)值是它最大的（因?yàn)樽詈笠粋€(gè)是最終出現(xiàn)在字典中的值）。之后，所需的結(jié)果就是具有最小值的鍵。
鴻蒙傳說(shuō)
TA貢獻(xiàn)1865條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
您可以使用字典來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)測(cè)驗(yàn)的值，并用列表中迄今為止看到的最大值更新其值，然后獲取字典中所有值的最小值。
scores = [['q1', 20],['q2',30],['q1',40],['q2',10],['q2',45],['q1',10]]
d = {}
for s in scores:
d[s[0]] = s[1] if s[0] not in d else max(d[s[0]], s[1])
print(d)
print("Lowest best : ", min(d.values()))
這打?。?/p>
{'q1': 40, 'q2': 45}
Lowest best : 40
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