Python 分组并计算元组列表中的平均值

我有一个元组列表，如下所示：

x=[('HSBC8999', 4, 179447), ('HSBC1199', 81, 864108), ('HSBC1199', 32, 715121),('HSBC8999', 4, 1447),('HSBC1199', 32, 61521) ]

我想执行几个任务：

根据第一项对列表进行分组：HSBCXXXX

在每组中，计算列表中具有相同第二项的第三项的平均值

大概是这样的： 第一组：

4的平均值：（179447+1447）/2

第2组：

('HSBC1199', 81, 864108)
('HSBC1199', 32, 715121)
('HSBC1199', 32, 61521)

平均值为81:864108

---

使用带浮点的嵌套defaultdict对32=（715121+61521）/2的平均值

from collections import defaultdict

l = [('A1', 'A', 342.5), ('A2', 'A', 509.70), ('A2', 'B', 119.34),
     ('A1', 'B', 618.42), ('A1', 'A', 173.54), ('A1', 'B', 235.21)]

d = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: defaultdict(float)))

for a,b,c in l:
    d[a][b]['sum'] += c
    d[a][b]['count'] += 1
    d[a][b]['average'] += (c - d[a][b]['average'])/d[a][b]['count']

我们使用的事实是，平均值可以计算为（见：）

返回以下结构：

{
  "A1": {
    "A": {
      "sum": 516.04,
      "count": 2.0,
      "average": 258.02
    },
    "B": {
      "sum": 853.63,
      "count": 2.0,
      "average": 426.815
    }
  },
  "A2": {
    "A": {
      "sum": 509.7,
      "count": 1.0,
      "average": 509.7
    },
    "B": {
      "sum": 119.34,
      "count": 1.0,
      "average": 119.34
    }
  }
}

也许会有帮助。请先读一下

from collections import defaultdict

l = [('A1', 'A', 342.5), ('A2', 'A', 509.70), ('A2', 'B', 119.34),
     ('A1', 'B', 618.42), ('A1', 'A', 173.54), ('A1', 'B', 235.21)]

d = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: defaultdict(float)))

for a,b,c in l:
    d[a][b]['sum'] += c
    d[a][b]['count'] += 1
    d[a][b]['average'] += (c - d[a][b]['average'])/d[a][b]['count']

{
  "A1": {
    "A": {
      "sum": 516.04,
      "count": 2.0,
      "average": 258.02
    },
    "B": {
      "sum": 853.63,
      "count": 2.0,
      "average": 426.815
    }
  },
  "A2": {
    "A": {
      "sum": 509.7,
      "count": 1.0,
      "average": 509.7
    },
    "B": {
      "sum": 119.34,
      "count": 1.0,
      "average": 119.34
    }
  }
}