如何将按列表中其他列分组的列相加？

Question

我有一份清单如下。

[['Andrew', '1', '9'], ['Peter', '1', '10'], ['Andrew', '1', '8'], ['Peter', '1', '11'], ['Sam', '4', '9'], ['Andrew', '2', '2']]

我想总结按其他columns.The结果分组的最后一列，如下所示

[['Andrew', '1', '17'], ['Peter', '1', '21'], ['Sam', '4', '9'], ['Andrew', '2', '2']]

这仍然是一份名单。

在实际的实践中，我总是想总结最后一列被许多其他列分组。有什么方法可以用Python来完成吗？非常感谢。

Answer 1

除最后一列外，按所有列动态分组：

In [24]: df = pd.DataFrame(data)

In [25]: df.groupby(df.columns[:-1].tolist(), as_index=False).agg(lambda x: x.astype(int).sum()).values.tolist()
Out[25]: [['Andrew', '1', 17], ['Andrew', '2', 2], ['Peter', '1', 21], ['Sam', '4', 9]]

Answer 2

这是一个通过collections.defaultdict的O(n)解决方案，适用于任意数量的键。

如果您想要的输出是一个列表，那么这可能比通过Pandas的解决方案更好，因为Pandas需要对非标准类型进行转换。

from collections import defaultdict

lst = [['Andrew', '1', '9'], ['Peter', '1', '10'], ['Andrew', '1', '8'],
       ['Peter', '1', '11'], ['Sam', '4', '9'], ['Andrew', '2', '2']]

d = defaultdict(int)

for *keys, val in lst:
    d[tuple(keys)] += int(val)

res = [[*k, v] for k, v in sorted(d.items())]

结果

[['Andrew', '1', 17], ['Andrew', '2', 2], ['Peter', '1', 21], ['Sam', '4', 9]]

解释

• 循环遍历列表列表，定义键/值，并添加到列表的defaultdict中。
• 使用列表理解将字典转换为所需的输出。

Answer 3

Op1

您可以传递一个索引sum并将收费列表转换回列表。

pd.DataFrame(L).\
   set_index([0,1])[2].astype(int).sum(level=[0,1]).\
        reset_index().values.tolist()
Out[78]: [['Andrew', '1', 17], ['Peter', '1', 21], ['Sam', '4', 9], ['Andrew', '2', 2]]

Op2

对于列表列表，您可以使用来自groupby的itertools

from itertools import groupby
[k+[sum(int(v) for _,_, v in g)] for k, g in groupby(sorted(l), key = lambda x: [x[0],x[1]])]
Out[98]: [['Andrew', '1', 17], ['Andrew', '2', 2], ['Peter', '1', 21], ['Sam', '4', 9]]