对列表字典中的值求和，并计算列表中第一项的所有零值

Question

我有一个字典dictData，它是从csv文件的3列（0、3和4）创建的，其中每个键都是datetime对象，每个值都是一个列表，包含两个数字（我们称它们为a和b，因此列表是[a、b]），存储为字符串：

import csv
import datetime as dt
with open(fileInput,'r') as inFile:
        csv_in = csv.reader(inFile)    
        dictData = {(dt.datetime.strptime(rows[0],'%d/%m/%Y %H:%M')):[rows[3],rows[4]] for rows in csv_in}

我想做两件事：首先，我想对整个字典的列表中的每个值求和（即，对所有a值求和，然后对所有b值求和）。如果它是一个单值字典，我会这样做：

total = sum((float(x) for x in dictData.values()))

1. 如何更改此选项，以便.values标识列表中的第一个（或第二个）项？（即a或b值）

2. 我想计算列表中第一项的所有零值

Answer 1

values = [(0,1), (2,3), (4,5)]
values = np.array(values)
print values[:, 0].sum()
print values[:, 1].sum()
print len([item for item in values[:, 0] if item == 0])

Answer 2

设置

dictData = {'2010': ['1', '2'],
            '2011': ['4', '3'],
            '2012': ['0', '45'],
            '2013': ['8', '7'],
            '2014': ['9', '0'],
            '2015': ['22', '1'],
            '2016': ['3', '4'],
            '2017': ['0', '5'],
            '2018': ['7', '8'],
            '2019': ['0', '9'],
           }

print 'sum of 1st items = %d' % sum([float(v[0]) for v in dictData.values()])
print 'sum of 2nd items = %d' % sum([float(v[1]) for v in dictData.values()])
print 'count of zeros   = %d' % sum([(float(v[0]) == 0) for v in dictData.values()])


sum of 1st items = 54
sum of 2nd items = 84
count of zeros   = 3