Python 如何对列表列表进行分组

我有一个如下列表：

list=[
 ('2013-01-04', u'crid2557171372', 1),
 ('2013-01-04', u'crid9904536154', 719677),
 ('2013-01-04', u'crid7990924609', 577352),
 ('2013-01-04', u'crid7990924609', 399058),
 ('2013-01-04', u'crid9904536154', 385260),
 ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78873)
]

问题是具有dup id但计数不同的第二列。我需要有一个列表，将汇总计数，使列表看起来像这样。python中是否有group by CLUSE

list=[
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 1104937),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 976410),
     ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78874)
    ]

让我们将您的列表命名为a，而不是list list，它在Python中是一个非常有用的函数，我们不想掩盖它：

import itertools as it

a = [('2013-01-04', u'crid2557171372', 1),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 719677),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 577352),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 399058),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 385260),
     ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78873)]

b = []
for k,v in it.groupby(sorted(a, key=lambda x: x[:2]), key=lambda x: x[:2]):
    b.append(k + (sum(x[2] for x in v),))

b现在是：

让我们将您的列表命名为a，而不是list list，它在Python中是一个非常有用的函数，我们不想掩盖它：

import itertools as it

a = [('2013-01-04', u'crid2557171372', 1),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 719677),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 577352),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 399058),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 385260),
     ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78873)]

b = []
for k,v in it.groupby(sorted(a, key=lambda x: x[:2]), key=lambda x: x[:2]):
    b.append(k + (sum(x[2] for x in v),))

b现在是：

---

我不认为有任何内置的工具，将完全做到你想要的开箱即用。但是，使用collections模块中的defaultdict可以很容易地实现您自己的功能：

---

这只需要线性运行时间，因此，如果您的数据集很大，它可能比groupby实现更好，后者需要一个Olog n运行时间排序。

我认为没有任何内置工具可以完全按照您的要求进行开箱即用。但是，使用collections模块中的defaultdict可以很容易地实现您自己的功能：

这只需要线性运行时间，因此，如果您的数据集很大，它可能比groupby实现更好，后者需要Olog n运行时间排序。

实现它的漫长道路：

>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(int)
>>> r = defaultdict(list)
>>> for i in l:
...    d[i[1]] += i[2]
...    r[i[0]].append(d)
... 
>>> results = []
>>> for i,v in r.iteritems():
...     for k in v[0]:
...         results.append((i,k,v[0][k]))
... 
>>> results
[('2013-01-04', u'crid9904536154', 1104937),
 ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78874),
 ('2013-01-04', u'crid7990924609', 976410)]

实现这一目标的漫长道路：

>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(int)
>>> r = defaultdict(list)
>>> for i in l:
...    d[i[1]] += i[2]
...    r[i[0]].append(d)
... 
>>> results = []
>>> for i,v in r.iteritems():
...     for k in v[0]:
...         results.append((i,k,v[0][k]))
... 
>>> results
[('2013-01-04', u'crid9904536154', 1104937),
 ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78874),
 ('2013-01-04', u'crid7990924609', 976410)]

---

一种极简主义的方式：

from pandas import *
a = [('2013-01-04', u'crid2557171372', 1),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 719677),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 577352),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 399058),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 385260),
     ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78873)]

DataFrame(a).groupby([0,1]).sum().reset_index()

输出：

---

一种极简主义的方式：

from pandas import *
a = [('2013-01-04', u'crid2557171372', 1),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 719677),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 577352),
     ('2013-01-04', u'crid7990924609', 399058),
     ('2013-01-04', u'crid9904536154', 385260),
     ('2013-01-04', u'crid2557171372', 78873)]

DataFrame(a).groupby([0,1]).sum().reset_index()

输出：

---

grp=λx:x[1]@AdemÖztaş-删除，我们不需要itgrp=lambda x:x[1]@AdemÖztaş-删除，我们不需要它。我不确定您是否可以使用pandas极简主义调用解决方案。它需要安装一个额外的库来完成所有的工作@Blckknght-是的，但是如果你碰巧安装了它，并且你需要做很多这样的事情，它是非常方便的：我不确定你是否可以使用pandas极简主义来调用一个解决方案。它需要安装一个额外的库来完成所有的工作@Blckknght-是的，但是如果你碰巧安装了它，并且你需要做很多这样的事情，它是非常方便的：这真的很令人困惑。你为什么反复地在简历上加d？它总是同一个对象，所以这里有一大堆对它的引用，这真的很混乱。你为什么反复地在简历上加d？它总是同一个对象，所以这里有一大堆对它的引用。