基于另一个列表python计算列表中所有唯一元素的总和

如何解决基于另一个列表python计算列表中所有唯一元素的总和

我有两个这样的列表，

a=[['a','b','c'],['b',['a','d'],['x']]
b=[[1,2,3],[4,5],[6,7],[8]] (the size of a and b is always same)

现在我想用唯一元素的总和创建两个列表，所以最终的列表应该是这样的，

 a=['a','c','d','x']
 b=[7,6,8,7,8] (sum of all a,b,d,d and x)

我可以使用 for 循环来做到这一点，但正在寻找一些有效的方法来减少执行时间。

解决方法

不是那么pythonic，但会完成这项工作：

a=[['a','b','c'],['b',['a','d'],['x']]
b=[[1,2,3],[4,5],[6,7],[8]]

mapn = dict()
for elt1,elt2 in zip(a,b):
    for e1,e2 in zip(elt1,elt2):
        mapn[e1] = mapn.get(e1,0) + e2

elts = mapn.keys()
counts = mapn.values()

print(mapn)
print(elts)
print(counts)

,

您可以按照以下方式使用 zip 和 collections.Counter：

from collections import Counter

c = Counter()
for la,lb in zip(a,b):
    for xa,xb in zip(la,lb):
        c[xa] += xb
 
list(c.keys())
# ['a','c','d','x']
list(c.values())
# [7,6,8,7,8]

,

这里有一些想法。

首先，要扁平化您的列表，您可以尝试：

a=[['a',[8]]

要拥有独特的元素，您可以执行类似的操作

A = set([item for sublist in a for item in sublist])

但我首先要做的（也许不是更有效）是：

import pandas as pd
import bumpy as np
LIST1 = [item for sublist in a for item in sublist]
LIST2 = [item for sublist in b for item in sublist]
df = pd.DataFrame({'a':LIST1,'b':LIST2})
df.groupby(df.a).sum()

输出：

,

归根结底，您将不得不使用两个 for 循环。我有一个使用 zip 和 Counter 的单线解决方案。

第一种解决方案仅适用于所有字符串都是单个字符的特定情况，因为它创建了一个字符串，每个字母的数字都正确，然后获取每个字母的频率。

from collections import Counter

a = [['a',['x']]
b = [[1,[8]]

a,b = zip(*Counter(''.join(x*y for al,bl in zip(a,b) for x,y in zip(al,bl))).items())

对于更一般的情况，您可以这样做：

a,b = zip(*Counter(dict(p for al,b) for p in zip(al,bl))).items())

,

您可以使用 zip() 组合列表及其内部列表，然后将元组列表提供给字典构造函数，以获取包含每个字母值的字典列表。然后将这些字典转换为 Counter 并将它们相加。

a = [['a',['x']]
b = [[ 1,3 ],[ 4,5 ],[ 6,7 ],[ 8 ]]

from collections import Counter
from itertools import starmap

mapn        = sum(map(Counter,map(dict,starmap(zip,zip(a,b)))),Counter())
elts,counts = map(list,zip(*mapn.items()))

print(mapn)   # Counter({'c': 8,'x': 8,'a': 7,'d': 7,'b': 6})    
print(elts)   # ['a','x']    
print(counts) # [ 7,8]

详细说明：

• zip(a,b) 将列表组合成子列表对。例如(['a',[1,3]),...
• starmap(zip,...) 获取这些列表对，然后合并成字母数字对的子列表：[('a',1),('b',2),('c',3)],...
• 这些对列表中的每一个都通过 map(dict,...) 转换为字典，然后通过 map(counter,...) 转换为 Counter 对象
• 我们最终得到与每个子列表的配对相对应的 Counter 对象列表。应用 sum(...,Counter()) 将每个字母的总数计算到单个 Counter 对象中。
• 除了是 Counter 对象之外，mapn 与您生成的字典完全相同。