#python #list
#python #Список
Вопрос:
Если у вас есть следующий список:
l = [(('01001', '01003'), 4.15),
(('01001', '01005'), 2.83),
(('01001', '01007'), 3.32),
(('01002', '01009'), 6.83),
(('01002', '01011'), 2.53),
(('01003', '01013'), 20.50),
(('01003', '01013'), 20.50)]
Я хотел бы вычислить среднее значение для первого элемента этого списка (‘01001’, ‘01002’ и ‘01003’).
До сих пор моя оценка заключалась в том, чтобы преобразовать список в фрейм данных и разделить первую скобку на два столбца, а затем вычислить среднее значение. Есть ли более питонический способ?
Любая помощь будет высоко оценена!
Комментарии:
1. Работает ли это?
sum([int(t[0][0]) for t in l])/len(l)
Ответ №1:
Pandas кажется довольно излишним для этого. Поскольку те значения, которые нужно сгруппировать, кажутся последовательными (в противном случае вместо этого используйте словарь), вы могли бы использовать itertools.groupby и использовать среднее значение этих значений с плавающей запятой:
from itertools import groupby
from statistics import mean
[mean(v for *_, v in v) for k,v in groupby(l, lambda x: x[0][0])]
# [3.4333333333333336, 4.68, 20.5]
Или, если вы предпочитаете словарь:
{k:mean(v for *_, v in v) for k,v in groupby(l, lambda x: x[0][0])}
# {'01001': 3.4333333333333336, '01002': 4.68, '01003': 20.5}
Ответ №2:
Что-то вроде этого:
from statistics import mean
l = [(('01001', '01003'), 4.15),
(('01001', '01005'), 2.83),
(('01001', '01007'), 3.32),
(('01002', '01009'), 6.83),
(('01002', '01011'), 2.53),
(('01003', '01013'), 20.50),
(('01003', '01013'), 20.50)]
print(mean(int(x[0][0]) for x in l))
вывод
1001.8571428571429