如何识别元组的“键”／3项元组的列表？

Question

鉴于收入价值表，因此：

需要注意的一个关键点（也是我问题的核心）是，品牌名称几乎总是包含相应的产品名称，但并不总是包含相应的产品名称。在最后一个香蕉入口的情况下，它没有

我将提取一个dict的品牌<；->；收入对，首先说明那些有多个条目的品牌，并在这些情况下使用here方法进行总结。所以：

revenuePerBrandDict = {}
brandRevenueTuples = []
i=0
for brand in ourTab.columns[1][1:-1]: # ignore first (zeroth) and last row
    brandRevenueTuples.append((campaign.value, round(ourTab.columns[3][i].value,2)))
    i+=1
for key, value in brandRevenueTuples:
        revenuePerBrandDict[key] = revenuePerBrandDict.get(key, 0) + value

然后，我将把这个dict中的键和值交叉引用到每个dict（香蕉dict of bananaexpenses，kiwi dictexpenses等），并从每个项目的收入中减去费用。这些词条将从香蕉表、猕猴桃表等中提取，如下所示：

如果品牌名称总是包含收入表中的产品名称，那么为了编制一个适当的收入值集合，以便与香蕉支出dict进行比较，我只提取名称中包含“Banana”的所有品牌，并在Banana expenses dict中匹配关键字，对它们的值执行提取。在

但事实并非如此，因此我需要另一种方式来了解在Revenue dict中，“OtherBrand”是香蕉。（在香蕉dict中，我已经知道它是香蕉，因为它来自香蕉桌）。我可以提取一个列表或元组（tuples of（Product，Brand，Revenue）），现在我们有了由Product列提供的附加信息。但是，由于元组没有键的概念，我如何遍历这个新集合，以期望的方式提取每一元组的收入（即，认识到OtherBrand是香蕉等）

Answer 1

您可以将水果作为关键，并对品牌进行分组：

from collections import defaultdict
import csv

with open("in.csv") as f:
    r = csv.reader(f)
    next(r) # skip header
    # fruite will be keys, values will be dicts
    # with brands as keys  and running totals for rev as values
    d = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
    for fruit, brand, rev in r:
        d[fruit][brand] += float(rev)

使用输入输出：

^{pr2}$

然后，您可以使用这些键减去费用。

使用pandas生活更容易你可以分组和求和：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("in.csv")

print(df.groupby(("A","B")).sum())

输出：

A      B               
Apple  CrunchApple  1.7
Banana BananaBrand  4.0
       OtherBrand   3.2
Kiwi   NZKiwi       1.2
Pear   PearShaped   6.2

或按水果和品牌分组：

groups = df.groupby(["A","B"])

print(groups.get_group(('Banana', 'OtherBrand')))

print(groups.get_group(('Banana', 'BananaBrand')))

Answer 2

在我看来，您想将第一个表中的数据按产品类型分组。我建议使用一个字典，其中键是产品类型，值是元组列表[(brand, revenue),(..., ...)]。

然后，对于字典中的每个产品类型，您可以轻松地拉出该产品的品牌列表，如果需要，可以创建一个包含3元组列表的新字典(brand, revenue, expenses)。