如何在Python中重塑和聚合元组列表？

Question

我刚接触Python，所以如果我的问题看起来很简单，请多多包涵。

我从一个psycopg2的查询中得到了一个结果，这个结果是一个包含元组的列表，样子是这样的：

[(1, 0), (1, 0), (1, 1), (2, 1), (2, 2), (2, 2), (2, 2)]

每个元组代表一个事件发生的地点ID和事件发生的小时。

我想把这个列表重新整理和汇总，显示每个地点每个小时的事件小计，最终的样子应该是这样的：

[(1, 0, 2), (1, 1, 1), (1, 2, 0), (2, 0, 0), (2, 1, 1), (2, 3, 3)]

每个元组现在会告诉我，比如说：在地点1，0点有2个事件；在地点1，1点有1个事件；依此类推……

如果某个小时没有事件发生，我也希望能看到，比如说在地点2的0点有0个事件： (2, 0, 0)

我该如何在Python中实现这个呢？

编辑：谢谢大家的帮助！

Answer 1

像这样…:

import collections

raw_data = [(1, 0), (1, 0), (1, 1), (2, 1), (2, 2), (2, 2), (2, 2)]
aux = collections.defaultdict(int)
for x, y in raw_data:
  aux[x, y] += 1

locations = sorted(set(x for x, y in raw_data))
hours = sorted(set(y for x, y in raw_data))
result = [(x, y, aux[x, y]) for x in locations for y in hours]

如果你想让地点和时间显示的内容与原始数据一致，你可能想对地点和时间分别使用 range(some, thing)。这样做是因为你可能有独立的信息，知道地点和时间应该覆盖的范围，而这些范围和 raw_data 中实际的时间和地点是分开的。

Answer 2

如果你是从数据库里获取这些数据，那为什么不让查询直接处理这些呢？可以用类似这样的语句：SELECT hour, location, COUNT(*) FROM events GROUP BY hour, location ORDER BY hour, location。

在Python中，可能可以写成这样：

timed_events = {}
# Count them up
for event in events_from_database:
    timed_events[event] = timed_events.setdefault(event, 0) + 1

# Form a new list with the original data plus the count
aggregate_list = [(evt[0], evt[1], count) for evt,count in events.items()]