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私はこのようなリストのリストを持っています:

list = [[year1-month1,int1,float1],[year1-month1,int2,float2],[year1-month2,int3,float3]....

次のような結果を返す関数を定義する必要があります。

newList = [[((int1*float1)+(int2*float2))/(float1+float2),year-month1],...

私の問題は、2000 を超えるサブリストの最初の項目が年月形式の日付で、残りが日数の値であり、月平均を取得する必要があることです。私はいくつかのことを試しましたが、それを機能させることができませんでした。いくつかの提案に感謝します。

私が試したことは次のようなものです：

    def avPrice(mylist):
        month=[]
        i = 0
        for i in mylist:
            if mylist[i][0] not in month:
                month = mylist[i][0],mylist[i][1]*mylist[i][2],mylist[i][2]
            else:
                month = month[0],month[1]+(mylist[i][1]*mylist[line][2]),month[2]+mylist[i][2]
                i = i + 1
            return month
        monthAvPrice.append(month)
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3 に答える 3

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itertools.groupby() を使用して 1 か月のエントリをグループ化し、reduce() を使用して数値を合計します。例えば：

import itertools
ddat= [['2012-01', 1, 5.4], ['2012-01', 2, 8.1], ['2012-01', 3, 10.8],
['2012-01', 4, 13.5], ['2012-02', 1, 8.1], ['2012-02', 2,10.8],
['2012-02', 3, 13.5], ['2012-02', 4, 16.2], ['2012-03', 1, 10.8],
['2012-03', 2, 13.5], ['2012-03', 3, 16.2], ['2012-03', 4, 18.9],
['2012-04', 1, 13.5], ['2012-04', 2, 16.2], ['2012-04', 3,18.9]]

[[w[0], reduce(lambda x, y: x+y[1]*y[2], list(w[1]), 0)] for w in itertools.groupby(ddat, key=lambda x:x[0])]

生産する

[['2012-01', 108.0],
 ['2012-02', 135.0],
 ['2012-03', 162.0],
 ['2012-04', 102.6]]

編集:上記は、目的の値の分子のみを取得します。以下に示すコードは、分子と分母の両方を計算します。デモ コードとして、値とその比率の両方を含むリストを生成します。

for次のコードの明らかに余分なものに注意してください。(つまり
... for w,v in [[w, list(v)] for w,v in itertools ...
、コードの 3 行目の部分です。) の余分な層はfor、 iterable のコピーをvリストとして作成するために使用されます。つまり、vitertools.groupby() によって返されるのは実際のリストではなく反復可能であるnumer_sum(v)ためv、尽きdenom_sum(v)てしまい、値が 0 になります。もう 1 つの方法は、 itertools.tee; を使用することです。しかし、別の質問への回答は、listアプローチがより高速である可能性があると述べています。numer_sum3 つ目の可能性は、 andを組み合わせdenom_sumてタプルを返す単一の関数にしfor、比率を計算するためにアウターを追加することです。

def numer_sum(w): return reduce(lambda x,y: x+y[1]*y[2], w, 0)
def denom_sum(w): return reduce(lambda x,y: x+y[2], w, 0)
[[w, round(denom_sum(v),3), numer_sum(v), numer_sum(v)/denom_sum(v)] for w,v in [[w, list(v)] for w,v in itertools.groupby(ddat, key=lambda x:x[0])]]

生産する

[['2012-01', 37.8, 108.0, 2.857142857142857],
 ['2012-02', 48.6, 135.0, 2.777777777777778],
 ['2012-03', 59.4, 162.0, 2.7272727272727275],
 ['2012-04', 48.6, 102.6, 2.111111111111111]]
于 2012-12-17T01:35:52.603 に答える
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これが私が思いついたものです。

def appendDateNumbers(d, item):
    def sumItem(date, integer, floating, *junk):
        if date in d:
            d[date]+=integer*floating
        else:
            d[date]=integer*floating
        return d
    return sumItem(*item)

def _averageListWith(dn, datesList):
    def averageItem(i):
        return (i, dn[i]/datesList.count(i))
    return dict(map(averageItem, dn.keys()))

def averageLst(lst):
    return _averageListWith(reduce(appendDateNumbers, lst, {}), 
                            map(lambda x: x[0], lst))

print averageLst([["12-12", 1, 1.0],["12-12", 2, 2.2],["13-1", 3, 3.3]])

averageLst() 関数は、プラスまたはマイナスの丸め誤差を提供する必要があります。

于 2012-12-17T01:31:52.697 に答える
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おそらくもっと良い方法があると思いますが、for ループを使ってみましたか?

def monthly_average(list):
    newList=[]
    for i in range(len(list)/2):
        avg=((list[i][1]*list[i][2])+(list[i+1][1]+list[i+1][2]))
        avg=avg/(list[i][2]+list[i+1][2])
        newList.append(avg)
        newList.append(list[i][0])
    return newList

毎月 2 つのサブリストがあると仮定すると、これは機能するはずです。それ以上ある場合は、「ゼロ番目」のインデックスが特定の文字列に等しいすべてのサブリストをチェックする関数を追加する必要がある場合があります。例えば：

newList=[]
tempList=[]
for i in list:
    if i[0]=='year1-month1':
        tempList.append(i)
while len(tempList)>1:
    tempList=monthly_average(tempList)

次に、文字列値を変更して、毎月それを繰り返します。

繰り返しますが、これはおそらく最も効率的な方法ではありませんが、機能します。

于 2012-12-17T01:28:15.217 に答える