按列表中第一项分组的列表列表中元素的平均值

Question

我的列表看起来像 my_list = [['A', 6, 7], ['A', 4, 8], ['B', 9, 3], ['C', 1, 1]], ['B', 10, 7]]

我想找到每个内部列表中其他两列的平均值，这些列按每个内部列表中的第一列分组。

[['A', 5, 7.5], ['B', 9.5, 5], ['C', 1, 1]]

['A', 5, 7.5] 来自 ['A', (6+4)/2 ,(7+8)/2]

我不介意我最终得到一本字典什么的，但我希望它仍然是一个列表。

我试过以下方法：

my_list1 = [i[0] for i in my_list] my_list2 = [i[1:] for i in my_list] new_dict = {k: v for k, v in zip(my_list1, my_list2)}

拆分原始列表，因此第一列变为 KEY，第二列和第三列变为 VALUE，将其转换为字典将为您提供聚合，但问题是

我想保留小数位，它四舍五入并给我整数而不是浮点值

my_list1 = ['A', 'A', 'B', 'C', 'B']

my_list2 = [[6, 7], [4, 8], [9, 3], [1, 1], [10, 7]]

new_dict= {'A': [5, 8], 'B': [10, 5], 'C': [1, 1]}

当我理想中想要的是，[['A', 5, 7.5], ['B', 9.5, 5], ['C', 1, 1]]（不介意它是一本字典）

可能使用 for 循环思维将第二列和第三列转换为浮点数，然后当我将其转换为字典时它会给我一个浮点数。但没有区别，它向上舍入并给出一个整数。
```
for i in range(0, len(my_list)):
  for j in range(1, len(my_list[i])):
    my_list[i][j].astype(float)

dict = {}

for l2 in my_list:
  dict[l2[0]] = l2[1:]
```

我需要保留小数位的原因是因为第二列和第三列是指 x 和 y 坐标..

所以总而言之 objective 就是 找到每个内部列表中其他两列的平均值，这些列按每个内部列表中的第一列分组尽量保留小数位

Answer 1

假设您打算使用以下列表：

In [4]: my_list = [['A', 6, 7], ['A', 4, 8], ['B', 9, 3], ['C', 1, 1], ['B', 10, 7]]

只需使用 defaultdict 按第一个元素分组，然后找到 mean:

In [6]: from collections import defaultdict

In [7]: grouper = defaultdict(list)

In [8]: for k, *tail in my_list:
    ...:     grouper[k].append(tail)
    ...:

In [9]: grouper
Out[9]:
defaultdict(list,
            {'A': [[6, 7], [4, 8]], 'B': [[9, 3], [10, 7]], 'C': [[1, 1]]})

In [10]: import statistics

In [11]: {k: list(map(statistics.mean, zip(*v))) for k,v in grouper.items()}
Out[11]: {'A': [5, 7.5], 'B': [9.5, 5], 'C': [1, 1]}

请注意，如果您在 Python2，则无需在 map 之后调用 list。此外，您应该使用 iteritems 而不是 items。

此外，您还必须执行以下操作：

for sub in my_list:
    grouper[sub[0]].append(sub[1:])

而不是 Python 3.

上的更清洁版本

最后，Python中没有statistics模块 2. 所以就这样做：

def mean(seq):
    return float(sum(seq))/len(seq)

并使用 mean 而不是 statistics.mean

Answer 2

同样使用itertools.groupby

import operator as op 
import itertools as it
import statistics as stats


iterables = [['A', 6, 7], ['A', 4, 8], ['B', 9, 3], ['C', 1, 1], ['B', 10, 7]]
groups = it.groupby(sorted(iterables), op.itemgetter(0))
{k: list(map(stats.mean, zip(*[i[1:] for i in g]))) for k, g in groups}
# {'A': [5, 7.5], 'B': [9.5, 5], 'C': [1, 1]}

按列表中第一项分组的列表列表中元素的平均值

Average of elements in a list of list grouped by first item in the list

python

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