将列表中的季度数据添加到年度报表中

Question

我有一个包含季度数据的数据集

例如： [2019,1,10,20,5]

[2019, 10, 56, 34],
[2019, 74, 66 ,32],
[2019, 20, 96, 31],
[2018, 13, 16, 35],
.....

我想总结和计算平均值，找到每年的最大值和最小值（取决于列），并将结果添加到新列表中。 第1栏->；平均值，第2列，求最大值，第3列，求最小值

[2019, 26.25,  96, 31]
[2018 .....]
...

我不知道如何解决这个问题，我不能使用熊猫或numpy

Answer 1

您可以执行以下操作-

方法1：使用熊猫

#Mention all the columns and respective aggregations as key, value for a dict
g = {'var2':'mean', 'var3':'max', 'var4':'min'}


#Apply groupby with agg() using the above dict
df.groupby(['var1']).agg(g).reset_index()

只需将var1、var2、var3、var4替换为代码中的实际变量名即可

   var1       var2  var3  var4
0  2018  13.000000    16    35
1  2019  34.666667    96    31

编辑：如果您不应该使用任何pandas或numpy，那么我必须假设您的数据集实际上是一个列表列表，而不是pandas数据框，否则将无法达到此目的。在这种情况下，您可以使用列表理解以以下方式解决此问题-

方法2：使用列表理解

data = [[2019, 10, 56, 34],[2019, 74, 66 ,32],[2019, 20, 96, 31],[2018, 13, 16, 35], [2018, 14, 27, 33]]

#function to calculate average on a list
def average(lst): 
    return sum(lst) / len(lst)

#get set list of years
unique_years = set([i[0] for i in data])

[[[j[0] for j in data if j[0]==i][0],
   average([j[1] for j in data if j[0]==i]),
   max([j[2] for j in data if j[0]==i]),
   min([j[3] for j in data if j[0]==i])] for i in unique_years]

#output: [[2018, 13.5, 27, 33], [2019, 34.666666666666664, 96, 31]]

如果您对列表理解感到不舒服，也可以使用显式for循环来实现-

方法3：使用显式FOR-IF

yr = []
v1 = []
v2 = []
v3 = []

#function to calculate average on a list
def average(lst): 
    return sum(lst) / len(lst)

#get set list of years
unique_years = set([i[0] for i in data])

for i in unique_years:
    for j in data:
        if j[0]==i:
            v1.append(j[1])
            v2.append(j[2])
            v3.append(j[3])
    yr.append([i,average(v1),max(v2), min(v3)])
    
print(yr)

#output: [[2018, 13.5, 27, 33], [2019, 26.2, 96, 31]]

Answer 2

创建形式为year: [list, number of quartals]的dictd = {}

迭代原始列表

for yr, x,y,z in data: 
    if yr not in d:
        d[yr] = [[yr, x, y, z], 1]
    # now make changes
    else:
        a = d[yr]
        e, n = a
        e[1] += x
        e[2] = max(e[2], y)
        e[3] = min(e[3], z)
        a[1] += 1

现在再次迭代d除以e[1] / a[1]得到平均值
并将e放入结果列表中