郑州Python培训班教你数据统计,分组的一些小技巧.docVIP

郑州Python培训班教你数据统计，分组的一些小技巧在字典中将键映射到多个值上面 {b:?[4,?5,?6], a:?[1,?2,?3]}有时候我们在统计相同key值的时候，希望把所有相同key的条目添加到以key为键的一个字典中，然后再进行各种操作，这时候我们就可以使用下面的代码进行操作：from collections import?defaultdict d?=?defaultdict(list) print(d) d[a].append(1) d[a].append(2) d[a].append(3) d[b].append(4) d[b].append(5) d[b].append(6) print(d) print(d.get(a)) print(d.keys()) print([d.get(i)?for?i?in?d]) 这里是使用了collections中的方法，这里面还拥有很多有用的方法，我们有时间在继续进行深入了解。 上面代码运行结果：defaultdict(,?{}) defaultdict(,?{b:?[4,?5,?6],?a:?[1,?2,?3]}) [1,?2,?3] dict_keys([b,?a]) [[4,?5,?6],?[1,?2,?3]] 我们将数据填入之后，相当于进行快速分组，然后遍历每个组就可以统计一些我们需要的数据。迅速转换字典键值对 data?=?{...}zip(data.values(),?data.keys()) data是我们的格式数据，使用zip后进行快速键值转换，然后可以使用max，min之类函数进行数据操作。通过公共键对字典进行排序 from operator import itemgetterdata?=?[ ????{name:?bran,?uid:?101}, ????{name:?xisi,?uid:?102}, ????{name:?land,?uid:?103} ] print(sorted(data,?key=itemgetter(name))) print(sorted(data,?key=itemgetter(uid))) 数据格式就是data，我们想要对name或者uid进行排序我们就是用代码中的方法。运行结果：[{name:?bran,?uid:?101},?{name:?land,?uid:?103},?{name:?xisi,?uid:?102}] [{name:?bran,?uid:?101},?{name:?xisi,?uid:?102},?{name:?land,?uid:?103}] 正如我们期望中的一样对列表中的多个字典根据某一字段进行分组 注意注意，在进行分组前要首先对数据进行排序处理，排序字段根据实际要求来选择。即将处理的数据：rows?=?[ ????{name:?bran,?uid:?101,?class:?13}, ????{name:?xisi,?uid:?101,?class:?11}, ????{name:?land,?uid:?103,?class:?10} ] 期望处理结果：{ 101:?[{name:?xisi,?class:?11,?uid:?101},{name:?bran,?class:?13,?uid:?101}], 103:?[{name:?land,?class:?10,?uid:?103}] } 我们按照uid进行分组，这里只是演示，uid一般也不会重复。这个比较复杂一点，我们一部一步来分解。some?=?[(a,?[1,?2,?3]),?(b,?[4,?5,?6])] print(dict(some)) 结果：{b: [4, 5, 6], a: [1, 2, 3]} 这里我们的目的是将元组转换成字典，这个很简单，应该都能看懂。接着我们来下一步对待处理数据进行排序：data_one?=?sorted(rows,?key=itemgetter(class)) print(data_one) data_two?=?sorted(rows,?key=lambda?x:?(x[uid],?x[class])) print(data_two) 这里我们提供两种排序方式原理相同，只是样式稍有区别，第一种data_one是直接使用itemgetter，按照我们前面使用过得，直接按照某一字段进行排序，可是有时候我们会有另一种要求：先按照某一字段排序，当第一字段重复时，再按照另一字段排序。这时我们就用第二种方法，进行多字段值排序。 排序结果如下：[{name:?land,?class:?10,?uid:?103},?{name:?xisi,?class:?11,?uid:?101},?{name:?bran,?c