在不使用 Pandas 的情况下在列表上应用多个聚合函数

如何解决在不使用 Pandas 的情况下在列表上应用多个聚合函数

我有一个行列表，有两个键列和 6 个值 列。 我想计算总和、平均值和最大值 值列，基于每个函数的列列表， 按键列分组，使用 itertools.groupby， 不使用熊猫。

columns = [ID,date,row1,row2,row3,row4,row5,row6]
rows = [[1,date1,1,1],[1,2,[2,3,1]]

ColSum = [row2,row6]
ColMean = [row1,row3]
ColMax = [row4,row5]

我期望计算的结果：

rows_result = [[1,0.5,2],6,2]] 

我的代码：

for cols in ColSum:
  index = int(np.where(columns == cols)[0][0])
        
  for k,g in itertools.groupby(rows[:,index],operator.itemgetter(0,1)):
    res.append((list(k) +list(map(sum,zip(*[c[2:] for c in g])))))

for colm in colMean:
  index = int(np.where(columns == colm)[0][0])
    
  for k,zip(*[c[2:] for c in g])))))

然而，这不起作用。

解决方法

构建时分别计算每个分组列的结果 结果列表非常复杂。在 ColSum 的初始构造之后， 您必须编辑每个行级元素。可以做到，但我不会 认为它符合函数式编程的精神。

相反，下面的程序使用 ColFun 来设置要应用到的函数 每一列（相当于 row1 到 row6）。在 for 循环中， 它贯穿每个组（如 (1,'date1')），同时构造 具有请求的函数应用程序的 6 个值列的列表 列。

结果被附加到一个列表中，该列表与所需的（稍微编辑过的）相匹配 结果。

import itertools
import operator
import numpy as np

columns = ['ID','date','row1','row2','row3','row4','row5','row6']
rows = [[1,'date1',1,1],[1,2,[2,3,1]]

ColSum = ['row2','row6']
ColMean = ['row1','row3']
ColMax = ['row4','row5']
ColFun = [np.mean,np.sum,np.mean,np.max,np.sum]
rows_result = [[1,1.0,0.5,2],6,0.0,2]]

res = []
for k,g in itertools.groupby(rows,operator.itemgetter(0,1)):
    res.append(list(k) + [sum(map(z[0],z[1:])) for z in
        zip(ColFun,zip(*[c[2:] for c in g]))]
        )
print(res == rows_result)
# True
print(res)
# [[1,#  [2,2]]