эффективный способ найти дубликаты внутри списка с кортежами, суммируя значения кортежей и удаляя использованные дубликаты кортежей - PullRequest
Новая
       16

эффективный способ найти дубликаты внутри списка с кортежами, суммируя значения кортежей и удаляя использованные дубликаты кортежей

1 голос
/ 16 июня 2019

Мне нужно решить проблему с вычислением значений дубликатов с последующим удалением дубликатов.

Мне нужен наиболее эффективный шаблон для суммирования значений внутри кортежей и последующего удаления использованного дубликата. 

(name, id, age, count)

facts = [('john', 1, 22, 1),('smit', 2, 17, 1),('john', 1, 22, 2),('nick', 3, 43, 1),('john', 1, 22, 1)]


from operator import itemgetter


def sum_and_sort_facts(self, facts:list):

    if len(facts) <= 1:
        return facts

    buffer_list = []
    for i, f in enumerate(facts):
        if buffer_list and f[1] in [x[1] for x in buffer_list]:
            continue
        for ic, fc in enumerate(facts):
            if i == ic:
                continue
            if f[1] == fc[1]:
                buffer_list.append((f[0], f[1], f[2], f[3] + fc[3]))
        buffer_list.append(f)

    return sorted(buffer_list, key=itemgetter(3), reverse=True)

Я хочу получить: факты = [(«Джон», 1, 22, 4), («Смит», 2, 17, 1), («Ник», 3, 43, 1)]

1 Ответ

0 голосов
/ 16 июня 2019

В одну строку со списками пониманий: 

output = list(set([(x[0], x[1], x[2], sum([y[3] for y in facts if y[0]==x[0]])) for x in facts]))

[('smit', 1, 17, 1), ('nick', 1, 43, 1), ('john ', 1, 22, 4)]

Это также можно сделать с пандами, сохранив «первоначальный» порядок: 

import pandas as pd
data = [('john', 1, 22, 1),('smit', 1, 17, 1),('john', 1, 22, 2),('nick', 1, 43, 1),('john', 1, 22, 1)]
df = pd.DataFrame(data)
df = df.groupby(by=[0,1,2]).agg({3: 'sum'}).reset_index()
output = [tuple(l) for l in df.values.tolist()]
print(output)

[(' john ', 1, 22, 4), ('nick', 1, 43, 1), ('smit', 1, 17, 1)]

...