分享python数据统计的一些小技巧
最近在用python做数据统计,这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧,希望能帮助在做这方面时的一些童鞋。有些技巧是很平常的用法,平时我们没有注意,但是在特定场景,这些小方法还是能带来很大的帮助。 1.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': [4,3]}) [1,3] dict_keys(['b','a']) [[4,[1,3]] 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。 2.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。 3.通过公共键对字典进行排序 from operator import itemgetter data = [ {'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。 [{'name': 'bran','uid': 101},{'name': 'land','uid': 103},{'name': 'xisi','uid': 102}] [{'name': 'bran','uid': 102},'uid': 103}] 正如我们期望中的一样 4.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},"class": 11},"uid": 103,"class": 10} ] 期望处理结果: { 101: [{'name': 'xisi','class': 11,{'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',3]),('b',[4,6])] print(dict(some)) 结果: {'b': [4,3]} 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。 [{'name': 'land','uid': 101}] [{'name': 'xisi','uid': 103}] 结果大家慢慢看一下,还是略有差别。 接下来就进行最后一步了,将我们刚才讲的两种方式结合起来使用: data = dict([(g,list(k)) for g,k in groupby(data_two,key=lambda x: x["uid"])]) print(data) 我们对排序好的数据进行分组,然后生成元组列表,最后将其转换成字典,这里大功告成,我们成功将数据进行分组。 python数据统计的一些小技巧就分享到这,有需要的可以参考学习。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |