如何在python中总结字典值？

Question

我有一个从数据库中获取的列表。

[{ 
    'name': 'John', 
    'score': 30 
}, { 
    'name': 'Jan', 
    'score': 23 
}, { 
    'name': 'Mike', 
    'score': 34 
}] 

可以numpy得到总分吗？ （不通过1循环使用for in 1）

Answer 1

您可以通过列表解析执行sum做到这一点，收集所有的“分数”：

sum([x['score'] for x in MyListOfDictionaries]) 

（PS numpy的是没有必要的这里）

编辑：由@sebasti指出一个在评论中，围绕列表理解括号内是没有必要的，因为我们是直接插入到一个函数此，即：

sum(x['score'] for x in MyListOfDictionaries) 

这被称为“发电机”的语法;从性能的角度来看，它可以更高效，因为它避免了在处理它之前为列表分配内存的额外步骤。

Answer 2

NumPy是一个用于数值数组处理的库。您可以使用数字作为列名称，将您的集合转换为矩阵，并使用NumPy进行计算，如果要准确使用NumPy及其性能。

我建议你尝试pandas库：它有一个类型DataFrame这是为了遏制和过程的集合像你（像R语言dataframes或表中MatLab）—表列和行。它有sum方法可以解决你的问题。

我想，这不是你想要用你的数据做的唯一的事情，速度很重要—我建议使用这个库。

这里是相关的StackOverflow的问题，它会告诉你该库的一些能力：

• Sum up column values in Pandas DataFrame
• How do I sum values in a column that match a given condition using pandas?

Answer 3

In [1963]: ll=[{ 
    ...: 'name': 'John', 
    ...: 'score': 30 
    ...: }, { 
    ... 
    ...: }] 

首先显而易见的迭代求解

In [1965]: sum([d['score'] for d in ll]) 
Out[1965]: 87 

我可以把它变成一个对象数组：

In [1966]: np.array(ll) 
Out[1966]: 
array([{'score': 30, 'name': 'John'}, {'score': 23, 'name': 'Jan'}, 
     {'score': 34, 'name': 'Mike'}], dtype=object) 

而是直接将sum到也无济于事。但是：

In [1967]: from operator import itemgetter 
In [1970]: np.frompyfunc(itemgetter('score'),1,1)(ll).sum() 
Out[1970]: 87 

见我最近回答 https://stackoverflow.com/a/38936480/901925更多关于如何访问数组对象的属性。

frompyfunc并没有真正摆脱迭代 - 它只是以一种用户友好的方式包装它。对于列表中的每个字典，itemgetter仍然在执行item['score']。

此使用的itemgetter是基本相同：

In [1974]: list(map(itemgetter('score'), ll)) 
Out[1974]: [30, 23, 34] 

列表理解，地图，frompyfunc是通过列表迭代，并正从每个字典的score值的所有方式。

pandas可能能够将这整个列表变成一个数据框，但不要被它的易用性所迷惑 - 它正在做所有这些，以及更多，在封面之下。

Answer 4

lst = [{ 
    'name': 'John', 
    'score': 30 
}, { 
    'name': 'Jan', 
    'score': 23 
}, { 
    'name': 'Mike', 
    'score': 34 
}] 

sum(map(lambda x: x['score'], lst))