Histogrammar 组织语法中的范畴聚合

这是SO的后续问题（Jim Pivarski根据私人电子邮件问题创建了此条目）：

发件人：

data = [{"item": 'ball', "qty": 3.0}, 
        {"item": 'whistle', "qty": 2.0}, 
        {"item": 'ball', "qty": 5.0}]

我想使用历史语法获得总和聚合，即：

下面是Jim在文章中提到的建议，我尝试：

import histogrammar as hg
data = [{"item": 'ball', "qty": 3.0}, {"item": 'whistle', "qty": 2.0}, {"item": 'ball', "qty": 5.0}]

h = hg.Categorize(quantity=lambda d: d.item, value=hg.Sum(lambda d: d.qty))
for datum in data:
   h.fill(datum)

 print h.toJson()

我得到：

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'item'

---

这只是Python的一个问题：因为示例中的每个数据都有

{"item": X, "qty": Y}

访问它的方法是使用

d[“item”]

和

d[“qty”]

，而不是

d.item

和

d.qty

所以

导致

{"data": {"bins:type": "Sum", "bins": {"whistle": {"sum": 2.0, "entries": 1.0},
 "ball": {"sum": 8.0, "entries": 2.0}}, "entries": 3.0}, "version": "1.0",
 "type": "Categorize"}

如果更改数据的表示方式，则必须更改从每个

数据中提取数据的方式

顺便说一句，HistorogramPython有一个基于字符串的快捷方式，可以将字段提取为属性（正如您所尝试的）或项目（正如我前面所做的）。以下内容适用于任何一种数据：

h = hg.Categorize("item", hg.Sum("qty"))

如果
data
是一个包含1D Numpy数组的字典（或者相当于一个Numpy记录数组；我不记得里面是否也有Pandas钩子），那么这种基于字符串的方法也会起作用。在这种情况下，您可以完全按照上面的方式声明直方图，但要按如下方式填充：

h.fill.numpy(data)

不同的fill方法对字符串的解释不同。
但是SO似乎没有给我发电子邮件，告诉我这个标签，即使我设置了一个过滤器。我得调查一下。同时，如果我的回答不准确，我很抱歉！哦，我刚拿到。所以我应该通过电子邮件了解你是否用这个标签写了任何其他问题，尽管有延迟。
h = hg.Categorize("item", hg.Sum("qty"))

h.fill.numpy(data)