Python 如何基于JSON文件中的另一个值使用JSON计算值

我有一个JSON文件，由一个包含字典的数组组成，每个字典都是买家对特定车库的意见。 我想知道在每个车库中，每种车型出现的次数，如下所示：

[
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 6, "car_type": "ford", "time": "16:10:36"},
  {"garage": "bill_gar", "reliability": 5,"car_type": "kia", "time": "4:37:22"},
  {"garage": "alison_gar", "reliability": 1, "car_type": "kia", "time": "11:25:40"},
  {"garage": "alison_gar", "reliability": 10, "car_type": "mazda", "time": "2:18:42"},
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 3, "car_type": "mazda", "time": "12:14:20"},
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 2, "car_type": "ford", "time": "2:08:27"}
]

假设我们已经从JSON文件读取到变量g_arr。 我尝试使用reduce（）计算发生次数，但失败

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输出示例：

{“车库”：“mike_gar”，“类型”：{“ford”：2，“mazda”：1}}

这是一个基于简化的解决方案。首先，我测试累积字典中是否存在车库，如果不存在，则创建车库。然后，我检查车库字典中是否存在汽车类型，如果不存在，我就创建它。最后，我增加了汽车类型

res = {}

for d in garages:
    if d["garage"] not in res:
        res[d["garage"]] = {"garage": d["garage"], "types": {}}

    if d["car_type"] not in res[d["garage"]]["types"]:
        res[d["garage"]]["types"][d["car_type"]] = 0

    res[d["garage"]]["types"][d["car_type"]] += 1

输出：

{
“mike_-gar”：{“garage”：“mike_-gar”，“types”：{“ford”：2，“mazda”：1}，
“bill_gar”：{“garage”：“bill_gar”，“types”：{“kia”：1}，
“alison_gar”：{“garage”：“alison_gar”，“types”：{“起亚”：1，“马自达”：1}}
}

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如果您希望结果为数组，请使用

res.values（）

您只需解析数据并按以下方式进行计数：

garages = []
cars = []
output = []

for element in data:
    if element['garage'] not in garages: garages.append(element['garage'])
    if element['car_type'] not in cars: cars.append(element['car_type'])

for type in garages:
    current = {}
    current['types'] = {}
    current['garage'] = type
    for element in data:
        if element['car_type'] not in current['types']:
            current['types'][element['car_type']]=0

        if current['garage'] == element['garage']:
            for car_type in cars:
                if element['car_type'] == car_type:
                    current['types'][element['car_type']]+=1
    output.append(current)

print output

执行上述操作的输出为：

[{'garage': 'mike_gar', 'types': {'mazda': 1, 'kia': 0, 'ford': 2}}, {'garage': 'bill_gar', 'types': {'mazda': 0, 'kia': 1, 'ford': 0}}, {'garage': 'alison_gar', 'types': {'mazda': 1, 'kia': 1, 'ford': 0}}]

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Pandas软件包非常适合处理此类数据。您可以轻松地将列表转换为数据帧

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(g_arr)
print(df)

印刷品：

  car_type      garage  reliability      time
0     ford    mike_gar            6  16:10:36
1      kia    bill_gar            5   4:37:22
2      kia  alison_gar            1  11:25:40
3    mazda  alison_gar           10   2:18:42
4    mazda    mike_gar            3  12:14:20
5     ford    mike_gar            2   2:08:27

garage      car_type
alison_gar  kia         1
            mazda       1
bill_gar    kia         1
mike_gar    ford        2
            mazda       1
dtype: int64

然后，您可以使用

.groupby（）

方法对数据进行分组，并使用

.size（）

方法获取每组的行数

print(df.groupby(['garage', 'car_type']).size())

印刷品：

  car_type      garage  reliability      time
0     ford    mike_gar            6  16:10:36
1      kia    bill_gar            5   4:37:22
2      kia  alison_gar            1  11:25:40
3    mazda  alison_gar           10   2:18:42
4    mazda    mike_gar            3  12:14:20
5     ford    mike_gar            2   2:08:27

garage      car_type
alison_gar  kia         1
            mazda       1
bill_gar    kia         1
mike_gar    ford        2
            mazda       1
dtype: int64

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杰森是车库的主人吗？@wim我想应该是JSON。修好了。@wim oppsss…@Shelly875我想你会觉得很有帮助的。让我们知道这是否解决了您的问题。这不是一个完全相同的版本，但它的关系非常密切。这是一个Javascript解决方案，这个问题有一个Python标记。我已经尝试了代码，这正是我想要的！谢谢：）