如何找到元组列表中每个相似条目的平均值?

How can I find the average of each similar entry in a list of tuples?

我有这个元组列表

[('Jem', 10), ('Sam', 10), ('Sam', 2), ('Jem', 9), ('Jem', 10)]

如何找到每个名字加上数字的平均值,即用Jem存储在一个元组中的所有数字的平均值,然后输出它们?在此示例中,输出将是:

Jem 9.66666666667
Sam 6

似乎是 collections.defaultdict

的直接案例
from collections import defaultdict
l = [('Jem', 10), ('Sam', 10), ('Sam', 2), ('Jem', 9), ('Jem', 10)]
d = defaultdict(list)
for key, value in l:
    d[key].append(value)

然后计算平均值

from numpy import mean
for key in d:
    print(key, mean(d[key]))

输出

Jem 9.66666666667
Sam 6.0

有几种方法可以做到这一点。一个简单,一个漂亮

简单:

用字典!很容易构建一个 for 循环遍历元组并将第二个元素附加到字典中,以第一个元素为键。

d = {}
tuples = [('Jem', 10), ('Sam', 10), ('Sam', 2), ('Jem', 9), ('Jem', 10)]
for tuple in tuples:
    key,val = tuple
    d.setdefault(key, []).append(val)

一旦它在字典中,你可以这样做:

for name, values in d.items():
    print("{name} {avg}".format(name=name, avg=sum(values)/len(values)))

漂亮:

使用itertools.groupby。这仅在您的数据按您要分组的键排序时才有效(在这种情况下,t[0] 对应 tuples 中的每个 t),因此在这种情况下它并不理想,但它是突出功能的好方法。

from itertools import groupby

tuples = [('Jem', 10), ('Sam', 10), ('Sam', 2), ('Jem', 9), ('Jem', 10)]
tuples.sort(key=lambda tup: tup[0])
# tuples is now [('Jem', 10), ('Jem', 9), ('Jem', 10), ('Sam', 10), ('Sam', 2)]

groups = groupby(tuples, lambda tup: tup[0])

这构建了一个看起来有点像的结构:

[('Jem', [('Jem', 10), ('Jem', 9), ('Jem', 10)]),
 ('Sam', [('Sam', 10), ('Sam', 2)])]

我们可以用它来建立我们的名字和平均值:

for groupname, grouptuples in groups:
    values = [t[1] for t in groupvalues]
    print("{name} {avg}".format(name=groupname, avg=sum(values)/len(values)))

您还可以使用列表解析:

l = [('Jem', 10), ('Sam', 10), ('Sam', 2), ('Jem', 9), ('Jem', 10)]

def avg(l):
    return sum(l)/len(l)

result = [(n, avg([v[1] for v in l if v[0] is n])) for n in set([n[0] for n in l])]
# result is [('Jem', 9.666666666666666), ('Sam', 6.0)]