首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

按多个键分组,并对字典列表的多个值进行汇总/平均

按多个键分组,并对字典列表的多个值进行汇总/平均,可以使用Python中的字典和列表的组合来实现。

首先,我们需要一个字典列表,其中每个字典包含多个键和对应的值。假设我们有以下字典列表:

代码语言:txt
复制
data = [
    {"key1": "A", "key2": "X", "value": 10},
    {"key1": "A", "key2": "Y", "value": 20},
    {"key1": "B", "key2": "X", "value": 30},
    {"key1": "B", "key2": "Y", "value": 40},
    {"key1": "C", "key2": "X", "value": 50},
    {"key1": "C", "key2": "Y", "value": 60}
]

现在,我们可以使用循环遍历字典列表,并根据指定的键进行分组。在每个分组中,我们可以对对应的值进行汇总或平均计算。

以下是一个示例代码,演示如何按多个键分组,并对字典列表的多个值进行汇总:

代码语言:txt
复制
from collections import defaultdict

# 创建一个默认值为0的字典,用于存储汇总结果
result = defaultdict(int)

# 遍历字典列表
for item in data:
    # 获取键的组合
    key = (item["key1"], item["key2"])
    # 汇总值
    result[key] += item["value"]

# 打印汇总结果
for key, value in result.items():
    print(key, value)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
('A', 'X') 10
('A', 'Y') 20
('B', 'X') 30
('B', 'Y') 40
('C', 'X') 50
('C', 'Y') 60

以上代码使用了Python的defaultdict来创建一个默认值为0的字典,用于存储汇总结果。然后,通过遍历字典列表,将每个键的组合作为字典的键,并将对应的值进行累加。最后,打印出汇总结果。

对于平均计算,只需稍作修改即可。在创建result字典时,将默认值设置为一个包含两个元素的列表,第一个元素为0(用于存储累加值),第二个元素为0(用于存储计数器)。在遍历字典列表时,除了累加值之外,还需要对计数器进行累加。最后,通过除以计数器的值,得到平均值。

希望以上解答对您有帮助。如果您需要了解更多关于云计算、IT互联网领域的知识,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python数据分析——数据分类汇总与统计

数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量数据按照不同分类方式进行整理和归纳,然后这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据特点和规律。...【例4】groupby对象进行迭代,打印出分组名称和每组元素。 关键技术:采用for函数进行遍历, name表示分组名称, group表示分组数据。...具体办法是向agg传入一个从列名映射到函数字典: 只有将多个函数应用到至少一列时,DataFrame才会拥有层次化列 2.3.返回不含行索引聚合数据 到目前为止,所有例中聚合数据都有由唯一分组组成索引...关键技术:假设你需要对不同分组填充不同。可以将数据分组,使用apply和一个能够各数据块调用fillna函数即可。...首先给出数据集: 不同国家用手习惯进行统计汇总 【例20】采用小费数据集,time和day列同时进行统计汇总

24910

数据分组

数据分组就是根据一个或多个(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后结果合并,被用作汇总计算函数称为就聚合函数。...参数: ①分组是列名: 单个列名直接写(一列进行分组),多个列名以列表形式传入(这就是多列进行分 组)。...、quantile 求分位数 (2)多列进行分组 多列进行分组,只要将多个列名以列表形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)列才会进行运算 无论分组是一列还是多列,只要直接在分组数据进行汇总运算,就是所有可以计算进行计算...② 针对不同列做不同汇总运算:字典形式,*键名*是*列名*,*键值*是*汇总方式*字符串形式。 返回: 一个DataFrame对象。

4.5K11

使用 Python 相似索引元素上记录进行分组

在本文中,我们将了解实现各种方法相似索引元素上记录进行分组。 方法一:使用熊猫分组() Pandas 是一个强大数据操作和分析库。...生成分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中,我们使用 groupby() 函数“名称”列记录进行分组。然后,我们使用 mean() 函数计算每个学生平均分数。...第二行代码使用(项)访问组字典中与该关联列表,并将该项追加到列表中。 例 在下面的示例中,我们使用了一个默认词典,其中列表作为默认。...我们遍历了分数列表,并将主题分数附加到默认句子中相应学生密钥中。生成字典显示分组记录,其中每个学生都有一个科目分数列表。...groupby() 函数根据日期对事件进行分组,我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期中。生成字典显示分组记录,其中每个日期都有一个事件列表

20130

最全面的Pandas教程!没有之一!

创建一个 Series 基本语法如下: ? 上面的 data 参数可以是任意数据对象,比如字典列表甚至是 NumPy 数组,而index 参数则是 data 索引,类似字典 key。...分组统计 Pandas 分组统计功能可以某一列内容对数据行进行分组其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表...'Company' 列进行分组,并用 .mean() 求每组平均值: 首先,初始化一个DataFrame: ?...然后,调用 .groupby() 方法,继续用 .mean() 求平均值: ? 上面的结果中,Sales 列就变成每个公司分组平均数了。...,index 表示该列进行分组索引,而 columns 则表示最后结果将该列数据进行分列。

25.8K64

Pandas进阶|数据透视表与逆透视

默认聚合所有数值列 index 用于分组列名或其他分组,出现在结果透视表行 columns 用于分组列名或其他分组,出现在结果透视表列 aggfunc 聚合函数或函数列表,默认为'mean'...还可以通过字典为不同列指定不同累计函数。 如果传入参数为list,则每个聚合函数每个列都进行一次聚合。...其实在我们通过字典为 aggfunc 指定映射关系时候,待透视数值就已经确定了。 margin 标签可以通过 margins_name 参数进行自定义, 默认是 "All"。...下面行、进行汇总,指定汇总列名为“Total” data.pivot_table(index="driver_gender", columns="driver_race...保留"driver_gender",剩下列全部转换,给设置列定义列名。

4.1K11

django 1.8 官方文档翻译: 2-5-4 聚合 (初稿)

查询集参考中列出了聚合函数列表。 aggregate()是QuerySet 一个终止子句,意思是说,它返回一个包含一些键值字典名称是聚合标识符,是计算出来聚合。...=Min('books__price'), max_price=Max('books__price')) 这段代码告诉 Django 获取书店模型,连接(通过多多关系)图书模型,然后每本书价格进行聚合...或者查询所有图书平均评分,这些图书由我们存档过作者所写: >>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating')) (返回字典会包含一个叫做...不是在原始 QuerySet返回结果中每个对象中添加注解,而是根据定义在values() 子句中字段组合先结果进行唯一分组,再根据每个分组算出注解, 这个注解是根据分组中所有的成员计算而得...')) 在这个例子中,作者会名称分组,所以你只能得到某个唯一作者分组注解

1.6K30

Python 数据处理:Pandas库使用

你可以传入排好序字典以改变顺序: # 在这个例子中,sdata中跟states索引相匹配那3个会被找出来放到相应位置上, # 但由于 "California" 所对应sdata找不到...会被合并成结果行索引,跟“由Series组成字典情况―样 字典或Series列表 各项将会成为DataFrame一行。...字典或Series索引集将会成为DataFrame列标 由列表或元组组成列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame索引将会被沿用,除非显式指定了其他索引...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要一个功能是,它可以对不同索引对象进行算术运算。在将对象相加时,如果存在不同索引,则结果索引就是该索引集。...选项: 方法 描述 'average' 默认:在相等分组中,为各个分配平均排名 'min' 使用整个分组最小排名 'max' 使用整个分组最大排名 'first' 在原始数据中出现顺序分配排名

22.7K10

groupby函数详解

此时,直接使用“列名”作分组,提示“Error Key”。 注意:分组任何缺失都会被排除在结果之外。...(len).sum() #将字符串长度相同进行求和 分组为函数和数组、列表字典、Series组合 引入列表list[ ] 将函数跟数组、列表字典、Series混合使用作为分组进行聚合,因为任何东西最终都会被转换为数组...GroupBysize方法,将返回一个含有分组大小Series .apply() .agg() (4)聚合后数据片段,进行字典列表等格式转化 将数据片段转为字典 pieces=pieces...#(4) key1、key2进行分组计算data1列平均值,聚合表不堆叠 #将数据从“花括号”格式转为“表格”格式,unstack即“不要堆叠” df2=df['data1'].groupby...、字典、Series组合作为分组进行聚合 key_list=['one','one','one','two','two'] #自定义列表,默认列表字符串顺序和df列顺序一致 people.groupby

3.7K11

利用excel与Pandas完成实现数据透视表

aggfunc默认是numpy.mean,也就是计算平均值。...图6 统计结果 这个数据透视表可以对利润和销售额进行不同汇总计算,这时候aggfunc是字典类型,例如对销售额计算平均值,利润计算总和,可以这样: pt5 = df.pivot_table(...图12 仅保留汇总数据某些行和列 3,使用字段列表排列数据透视表中数据 数据透视表是一个DataFrame,所以可以用sort_values方法来某列排序,示例代码如下: pt = df.pivot_table...图13 汇总列升序排列 从结果可以看出洗衣机总销售额是最低。...4,对数据透视表中数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视表中数据进行分组,例如可以把风扇和空调数据分为一组来计算,如图14所示。

2.1K40

pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

使用groupby汇总数据 无组织交易数据不会提供太多价值,但当我们以有意义方式组织和汇总它们时,可以对我们消费习惯有更多了解。看看下面的例子。...在下面的示例中,我们首先按星期几对数据进行分组,然后指定要查看列——“Debit(借方)”,最后对分组数据“Debit”列执行操作:计数或求和。...图3 实际上,我们可以使用groupby对象.agg()方法将上述两行代码组合成一行,只需将字典传递到agg()。字典是我们要处理数据列,字典(可以是单个列表)是我们要执行操作。...,也允许使用正则元组,因此我们可以进一步简化上述内容: 图7 多列分组 记住,我们目标是希望从我们支出数据中获得一些见解,尝试改善个人财务状况。...我们也可以使用内置属性或方法访问拆分数据集,而不是进行迭代。例如,属性groups为我们提供了一个字典,其中包含属于给定组组名(字典)和索引位置。

4.4K50

图解pandas模块21个常用操作

3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典以构造索引。如果传递了索引,索引中与标签对应数据中将被拉出。 ?...5、序列聚合统计 Series有很多聚会函数,可以方便统计最大、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签二维数据结构,列类型可能不同。...13、聚合 可以行、列进行聚合,也可以用pandas内置describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 列计算 data.function(axis=1) 行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定多列进行指定多个运算进行汇总。 ?...16、透视表 透视表是pandas一个强大操作,大量参数完全能满足你个性化需求。 ? 17、处理缺失 pandas缺失有多种处理办法,满足各类需求。 ?

8.6K12

《利用Python进行数据分析·第2版》第10章 数据聚合与分组运算10.1 GroupBy机制10.2 数据聚合10.3 apply:一般性“拆分-应用-合并”10.4 透视表和交叉表10.5 总

对数据集进行分组各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常就是计算分组统计或生成透视表。...在本章中,你将会学到: 使用一个或多个(形式可以是函数、数组或DataFrame列名)分割pandas对象。 计算分组概述统计,比如数量、平均值或标准差,或是用户定义函数。...图10-1 分组聚合演示 分组可以有多种形式,且类型不必相同: 列表或数组,其长度与待分组轴一样。 表示DataFrame某个列名。...它根据一个或多个对数据进行聚合,根据行和列上分组将数据分配到各个矩形区域中。...,我们可能想要根据国籍和用手习惯这段数据进行统计汇总

4.9K90

Pandas速查卡-Python数据科学

() pd.DataFrame(dict) 从字典、列名称、数据列表导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...升序排序 df.sort_values(col2,ascending=False) 将col2降序排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]...)[col2] 返回col2中平均值,col1中分组平均值可以用统计部分中几乎任何函数替换) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc...=max) 创建一个数据透视表,col1分组计算col2和col3平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组所有列平均值 data.apply(...df.describe() 数值列汇总统计信息 df.mean() 返回所有列平均值 df.corr() 查找数据框中列之间相关性 df.count() 计算每个数据框列中非空数量 df.max

9.2K80

再见了!Pandas!!

排序数据 df.sort_values(by='ColumnName', ascending=False) 使用方式: 根据指定列进行升序或降序排序。 示例: 工资降序排序。...示例: 状态分组,计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式: 对时间序列数据进行重新采样。 示例: 将数据天重新采样求和。 df.resample('D').sum() 27....使用map函数进行替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式: 使用map函数根据字典或函数替换列中...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式: 使用isin过滤包含在给定列表行。

12110

50个超强Pandas操作 !!

排序数据 df.sort_values(by='ColumnName', ascending=False) 使用方式: 根据指定列进行升序或降序排序。 示例: 工资降序排序。...示例: 状态分组,计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式: 对时间序列数据进行重新采样。 示例: 将数据天重新采样求和。 df.resample('D').sum() 27....使用map函数进行替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式: 使用map函数根据字典或函数替换列中...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式: 使用isin过滤包含在给定列表行。

30210

Power Pivot中3大汇总函数对比解释及使用介绍

第2参数 GroupBy_ColumnName 分组依据(可以有多个) 可选第3参数 Name 分组新列名,可以有多个汇总(文本格式) 可选第4参数 Expression 新增列表达式,可以有多个...作用 创建指定列分组计算表达式汇总 E. 案例 表3 要求学科算平均成绩。 要求不同学校学科平均成绩。 学科算平均成绩,我们需要汇总学科,计算平均成绩即可。...返回 表——基于指定分组列计算表。 C. 注意事项 不支持上下文 不返回无汇总 D. 作用 返回计算为非空分组。 E....", Average('表3'[成绩]) ) 解释: 先根据筛选学校是2中,然后根据姓名和学校来进行分组,最后增加2个字段,一个是总成绩,一个是平均成绩。...,计算当前汇总数据表成绩合计。

1.6K20

MongoDB高级操作(管道聚合)

组成管道,可以对每个阶段管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列处理,输出相应结果。...$limit:限制聚合管道返回文档数。 $skip:跳过指定数量文档,返回余下文档。 $unwind:将数组类型字段进行拆分。 表达式 作用:处理输入文档输出。...$group注意点: 1、分组需要放在“_id”后面 2、对应字典中有几个,结果就有几个 3、取不同字段需要使用”$age”,”$gender’ 4、取字典嵌套字典时,$_id.country...6、能够按照多个进行分组{ $group:{ _id:{ country:”$country”, province:"$province"}}}, 结果是:{...db.stu.insert({ _id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']}) 查询:db.stu.aggregate({ \$unwind:'\$size'}) 语法2: 某字段进行拆分

3.2K11

Pandas常用数据处理方法

要根据多个进行合并,传入一组由列名组成列表即可: left = pd.DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],'key2':['one','two','one']...对于层次化索引数据,我们必须以列表形式指明用作合并多个列: lefth = pd.DataFrame({'key1':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada...如果希望不同进行不同替换,传入一个由替换关系组成列表或者字典即可: data = pd.Series([1,-999,2,-999,-1000,3]) data.replace(-999,np.nan...可以看到,在上面的例子中,分组产生了一个标量,即分组平均值,然后transform将这个映射到对应位置上,现在DataFrame中每个位置上数据都是对应组别的平均值。...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见数据汇总工具,它根据一个或多个对数据进行聚合,根据行和列伤分组将数据分配到各个矩形区域中。

8.3K90

pandas分组聚合转换

分组一般模式 分组操作在日常生活中使用极其广泛: 依据性别性别分组,统计全国人口寿命寿命平均平均值 依据季节季节分组每一个季节温度温度进行组内标准化组内标准化 从上述例子中不难看出,想要实现分组操作...,比如根据性别,如果现在需要根据多个维度进行分组,只需在groupby中传入相应列名构成列表即可。...无法特定列使用特定聚合函数 无法使用自定义聚合函数 无法直接结果列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题: 当使用多个聚合函数时,需要用列表形式把内置聚合函数对应字符串传入...,其中字典以列名为,以聚合字符串或字符串列表 gb.agg({'Height':['mean','max'], 'Weight':'count'}) 使用自定义函数  在agg中可以使用具体自定义函数...mean(聚合进行计算,列数与原来一样: 可以看出条目数没有发生变化:  身高和体重进行分组标准化,即减去组均值后除以组标准差: gb.transform(lambda x: (x-x.mean

9510
领券