如何按嵌套列表的第一个元素对嵌套列表进行分组？

Question

我有一份数据清单，上面有姓名、年份、金额和结果。我想计算一下每年的总赢额和总输额。（初学者最好使用列表函数）谢谢

我试过使用dictionary，但它似乎增加了很多复杂性，而且一直显示出错误。你知道吗

>>> my_list = [ ['a', '2013', '10.22', 'won'], ['b', '2012', '11.23', 'won'], ['c', '2013', '12.62', 'lost']]
>>> headers = ['name', 'year', 'amount', 'result']
>>> my_dict = {k: [x [i] for x in my_list] for i, k in enumerate(headers)}

如何获得总赢额和总输额

我希望回报的形式是

Year    Total Won  Total Lost
2012    11.23      0
2013    10.22      12.62

Answer 1

如果您对使用pandas感到足够舒服，您可以在数据上包装一个pivot table。我假设结果表就是您想要显示的。你知道吗

import pandas as pd

headers = ['name', 'year', 'amount', 'result']
my_list = [ ['a', '2013', '10.22', 'won'],
            ['b', '2012', '11.23', 'won'], 
            ['c', '2013', '12.62', 'lost']]

df = pd.DataFrame(my_list, columns=headers)
df.amount = pd.to_numeric(df.amount) # makes amount numeric

df2 = pd.pivot_table(df, index='year', columns='result', values='amount', aggfunc=sum)
# result   lost    won
# year                
# 2012      NaN  11.23
# 2013    12.62  10.22

将NaN更改为0

df2.fillna(0, inplace=True)

从那里你可以有乐趣，做一些更好的事情，如计算净变化。你知道吗

df2['net'] = df2.won - df2.lost
# result   lost    won    net
# year                       
# 2012     0.00  11.23  11.23
# 2013    12.62  10.22  -2.40