如何根据JSON文件中的另一个值计算JSON值

Question

我有一个由一个包含字典的数组组成的JSON文件，每个字典都是一个特定车库的买家的意见。我想知道我在每个车库里每辆车的类型发生了多少次，看起来如下：

[
  {"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。我试着用减缩()来计数发生的情况，但没有成功。

输出示例： {"garage" : "mike_gar", "types":{"ford" : 2, "mazda": 1}}

Answer 1

这里有一个基于缩减的解决方案。首先，我在累积字典中测试车库是否存在，如果没有，创建它。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': {'kia': 1, 'mazda': 1}}
}

试试看！

如果希望在数组中获得结果，请使用res.values()。

Answer 2

您可以简单地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是：

[{'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}}]

Answer 3

熊猫套装对于处理这样的数据是很好的。您可以轻松地将您的列表转换为Pandas数据。

import pandas as pd

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

指纹：

  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

无法使用.groupby()方法对数据进行分组，而使用.size()方法获取每个组的行数。

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

指纹：

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