分享python数据统计的一些小技巧

最近在用python做数据统计，这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧，希望能帮助在做这方面时的一些童鞋。有些技巧是很平常的用法，平时我们没有注意，但是在特定场景，这些小方法还是能带来很大的帮助。

1.在字典中将键映射到多个值上面

{'b': [4, 5, 6],
'a': [1, 2, 3]}

有时候我们在统计相同key值的时候，希望把所有相同key的条目添加到以key为键的一个字典中，然后再进行各种操作，这时候我们就可以使用下面的代码进行操作：

from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
print(d)
d['a'].append(1)
d['a'].append(2)
d['a'].append(3)
d['b'].append(4)
d['b'].append(5)
d['b'].append(6)
print(d)
print(d.get("a"))
print(d.keys())
print([d.get(i) for i in d])

这里是使用了collections中的方法，这里面还拥有很多有用的方法，我们有时间在继续进行深入了解。

上面代码运行结果：

defaultdict(, {})
defaultdict(, {'b': [4, 5, 6], 'a': [1, 2, 3]})
[1, 2, 3]
dict_keys(['b', 'a'])
[[4, 5, 6], [1, 2, 3]]

我们将数据填入之后，相当于进行快速分组，然后遍历每个组就可以统计一些我们需要的数据。

2.迅速转换字典键值对

data = {...}
zip(data.values(), data.keys())

data是我们的格式数据，使用zip后进行快速键值转换，然后可以使用max，min之类函数进行数据操作。

3.通过公共键对字典进行排序

from operator import itemgetter
data = [
 {'name': "bran", "uid": 101},
 {'name': "xisi", "uid": 102},
 {'name': "land", "uid": 103}
]
print(sorted(data, key=itemgetter("name")))
print(sorted(data, key=itemgetter("uid")))

数据格式就是data，我们想要对name或者uid进行排序我们就是用代码中的方法。
运行结果：

[{'name': 'bran', 'uid': 101}, {'name': 'land', 'uid': 103}, {'name': 'xisi', 'uid': 102}]
[{'name': 'bran', 'uid': 101}, {'name': 'xisi', 'uid': 102}, {'name': 'land', 'uid': 103}]

正如我们期望中的一样

4.对列表中的多个字典根据某一字段进行分组

注意注意，在进行分组前要首先对数据进行排序处理，排序字段根据实际要求来选择

即将处理的数据：

rows = [
 {'name': "bran", "uid": 101, "class": 13},
 {'name': "xisi", "uid": 101, "class": 11},
 {'name': "land", "uid": 103, "class": 10}
]

期望处理结果：

{
101: [{'name': 'xisi', 'class': 11, 'uid': 101},{'name': 'bran', 'class': 13, 'uid': 101}],
103: [{'name': 'land', 'class': 10, 'uid': 103}]
}

我们按照uid进行分组，这里只是演示，uid一般也不会重复。

这个比较复杂一点，我们一部一步来分解

some = [('a', [1, 2, 3]), ('b', [4, 5, 6])]
print(dict(some))

结果：

{'b': [4, 5, 6], 'a': [1, 2, 3]}

这里我们的目的是将元组转换成字典，这个很简单，应该都能看懂。接着我们来下一步对待处理数据进行排序：

data_one = sorted(rows, key=itemgetter("class"))
print(data_one)
data_two = sorted(rows, key=lambda x: (x["uid"], x["class"]))
print(data_two)

这里我们提供两种排序方式原理相同，只是样式稍有区别，第一种data_one是直接使用itemgetter，按照我们前面使用过得，直接按照某一字段进行排序，可是有时候我们会有另一种要求：

先按照某一字段排序，当第一字段重复时，再按照另一字段排序。

这时我们就用第二种方法，进行多字段值排序。
排序结果如下：

[{'name': 'land', 'class': 10, 'uid': 103}, {'name': 'xisi', 'class': 11, 'uid': 101}, {'name': 'bran', 'class': 13, 'uid': 101}]
[{'name': 'xisi', 'class': 11, 'uid': 101}, {'name': 'bran', 'class': 13, 'uid': 101}, {'name': 'land', 'class': 10, 'uid': 103}]

结果大家慢慢看一下，还是略有差别。

接下来就进行最后一步了，将我们刚才讲的两种方式结合起来使用：

data = dict([(g, list(k)) for g, k in groupby(data_two, key=lambda x: x["uid"])])
print(data)

我们对排序好的数据进行分组，然后生成元组列表，最后将其转换成字典，这里大功告成，我们成功将数据进行分组。

python数据统计的一些小技巧就分享到这，有需要的可以参考学习。