Python 计算嵌套列表中元素的出现次数，并执行计算

这个标题有点误导人，因为我真的不知道如何描述这个

假设我有一个嵌套列表，如下所示：

a = [[1234,'1/8/2014'],[4123,'1/3/2014'],[5754,'1/12/2014'],[8548,'11/8/2014'],[9469,'11/9/2013'],[3564,'1/8/2013']]

在该嵌套列表中，有4个列表的年份为2014年，2个列表的年份为2013年

我想得到每年的平均值。所以2014年，我想

(1234 + 4123 + 5754 + 8548) / 4 

2013年

(9469 + 3564) / 2

我需要得到每年发生的事件，因为我需要平均出每年的总数。 最后，我想要的是

new = [[4914.75, '2014'],[6516.5, '2013']]

请注意，日期不是“2014年3月1日”，而是“2014年3月1日”

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如何做到这一点？

您可以使用熊猫来做到这一点

import pandas as pd

a = [[1234,'1/8/2014'],[4123,'1/3/2014'],[5754,'1/12/2014'],[8548,'11/8/2014'],[9469,'11/9/2013'],[3564,'1/8/2013']]

df = pd.DataFrame(a)

df[1] = pd.to_datetime(df[1])

df = df.set_index(1)

df.groupby(df.index.year.astype(str)).mean()\
  .reset_index().values.tolist()

输出：

[['2013', 6516.5], ['2014', 4914.75]]

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上面的答案是有效的，如果你不喜欢使用熊猫，你可以参考这个答案

a = [[1234,'1/8/2014'],[4123,'1/3/2014'],[5754,'1/12/2014'],[8548,'11/8/2014'],[9469,'11/9/2013'],[3564,'1/8/2013']]

data = {}
result = []
for item in a:
    year = item[1].split('/')[-1]
    data[year] = data.get(year, []) + [item[0]]

for key in data.keys():
    items = data.get(key)
    avg = sum(items)/len(items)
    result.extend([key, avg])

print(result)

试试这个（它假设内部列表的长度始终为2，并且第二个列表是日期）：

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@StefanPochmann是的，我希望看到一个“Python”代码it@StefanPochmann嗯，我不知道怎么写，这就是为什么我在这里要求使用返回日期的键函数排序；使用itertools.griubby对项目进行分组；对组中的值求和；除以组长度。

from collections import defaultdict

cumulatives = defaultdict(int)
counts = defaultdict(int)
for (amount, dt) in a:
    key = dt[-4:]
    cumulatives[key] += amount
    counts[key] += 1.0

output = [[cumulatives[key]/counts[key], key] for key in cumulatives.keys()]
print(output)