Python 2D 列表到字典

Question

我有一个二维列表，必须从二维列表中获取 2 列，并将每列中的值作为键：值对放置。

例子：

table = [[15, 29, 6, 2],

        [16, 9, 8, 0],

        [7, 27, 16, 0]]

def averages(table, col, by):

    columns = tuple(([table[i][col] for i in range(len(table))]))  #Place col column into tuple so it can be placed into dictionary

    groupby = tuple(([table[i][by] for i in range(len(table))]))   #Place groupby column into tuple so it can be placed into dictionary

    avgdict = {}

    avgdict[groupby] = [columns]

    print(avgdict)

averages(table, 1, 3)

输出是：

{(2, 0, 0): [(29, 9, 27)]}

我试图让输出相等：

{0:36, 2:29}

所以基本上 0 的 2 个键添加了它们的值

我很难理解如何将每个键与其值分开，然后在键相等的情况下将这些值相加。

编辑：我只使用 Python 标准库，并没有为这个问题实现 numpy。

Answer 1

您也可以尝试以下答案。它不使用numpy，而是基于在sets中查找唯一元素的使用groupby。table = [[15, 29, 6, 2],         [16, 9, 8, 0],         [7, 27, 16, 0]]def averages(table, col, by):    columns = tuple(([table[i][col] for i in range(len(table))]))  #Place col column into tuple so it can be placed into dictionary    groupby = tuple(([table[i][by] for i in range(len(table))]))   #Place groupby column into tuple so it can be placed into dictionary    '''groupby_unq: tuple data type                     stores list of unique entries in groupby.'''    groupby_unq = tuple(set(groupby))    '''avg: numpy.ndarray data type            numpy array of zeros of same length as groupby_unq.'''            avg = np.zeros( len(groupby_unq) )    for i in range(len(groupby)):        for j in range(len(groupby_unq)):            if(groupby[i]==groupby_unq[j]): avg[j]+=columns[i]    avgdict = dict( (groupby_unq[i], avg[i]) for i in range(len(avg)) )    return avgdict     result = averages(table, 1, 3)print result       {0: 36.0, 2: 29.0}    

Answer 2

我花了一分钟才弄清楚你想要完成什么，因为你的函数和变量名称引用了平均值，但你的输出是一个总和。根据您的输出，您似乎正在尝试按另一列中的组聚合给定列中的行值。这是推荐的解决方案（可能可以通过列表理解将其简化为单行）。这将循环遍历group by 中的唯一（使用set）值 ( b)，agg_dict[b]通过正在处理为该组创建字典键 ( )，如果正在处理 group by，则对给定列 (col) 中的所有行求和 (table[i][by] == by。table = [[15, 29, 6, 2],         [16, 9, 8, 0],         [7, 27, 16, 0]]def aggregate(tbl, col, by):    agg_dict = {}    for b in list(set([table[i][by] for i in range(len(table))]))        agg_dict[b] = sum([table[i][col] for i in range(len(table)) if table[i][by] == b])    print(agg_dict)aggregate(table, 1, 3)