如何基于JSON fi中的另一个值使用JSON计算值

2024-04-25 16:53:37 发布

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我有一个包含字典的数组组成的JSON文件,每一个字典都是一个特定车库的买家的意见。 我想知道我在每个车库里有多少辆车的类型,看起来是这样的:

[
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 6, "car_type": "ford", "time": "16:10:36"},
  {"garage": "bill_gar", "reliability": 5,"car_type": "kia", "time": "4:37:22"},
  {"garage": "alison_gar", "reliability": 1, "car_type": "kia", "time": "11:25:40"},
  {"garage": "alison_gar", "reliability": 10, "car_type": "mazda", "time": "2:18:42"},
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 3, "car_type": "mazda", "time": "12:14:20"},
  {"garage": "mike_gar", "reliability": 2, "car_type": "ford", "time": "2:08:27"}
]

假设我们已经从JSON文件读取到一个变量g\u arr。 我尝试使用reduce()计算发生次数,但失败。你知道吗

输出示例:{"garage" : "mike_gar", "types":{"ford" : 2, "mazda": 1}}


Tags: 文件json字典timetype数组carmike
3条回答

您只需解析数据并按以下方式进行计数:

garages = []
cars = []
output = []

for element in data:
    if element['garage'] not in garages: garages.append(element['garage'])
    if element['car_type'] not in cars: cars.append(element['car_type'])

for type in garages:
    current = {}
    current['types'] = {}
    current['garage'] = type
    for element in data:
        if element['car_type'] not in current['types']:
            current['types'][element['car_type']]=0

        if current['garage'] == element['garage']:
            for car_type in cars:
                if element['car_type'] == car_type:
                    current['types'][element['car_type']]+=1
    output.append(current)

print output

执行上述操作的输出是:

[{'garage': 'mike_gar', 'types': {'mazda': 1, 'kia': 0, 'ford': 2}}, {'garage': 'bill_gar', 'types': {'mazda': 0, 'kia': 1, 'ford': 0}}, {'garage': 'alison_gar', 'types': {'mazda': 1, 'kia': 1, 'ford': 0}}]

这是一个基于缩减的解决方案。首先,我测试累积字典中是否存在车库,如果不存在,则创建车库。然后,我检查车库字典中是否存在汽车类型,如果不存在,我就创建它。最后,我增加了汽车类型。你知道吗

res = {}

for d in garages:
    if d["garage"] not in res:
        res[d["garage"]] = {"garage": d["garage"], "types": {}}

    if d["car_type"] not in res[d["garage"]]["types"]:
        res[d["garage"]]["types"][d["car_type"]] = 0

    res[d["garage"]]["types"][d["car_type"]] += 1

输出:

{
  'mike_gar': {'garage': 'mike_gar', 'types': {'ford': 2, 'mazda': 1}},
  'bill_gar': {'garage': 'bill_gar', 'types': {'kia': 1}}, 
  'alison_gar': {'garage': 'alison_gar', 'types': {'kia': 1, 'mazda': 1}}
}

Try it!

如果您想将结果放入数组中,请使用res.values()。你知道吗

Pandas包非常适合处理这样的数据。您可以轻松地将列表转换为数据帧。你知道吗

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(g_arr)
print(df)

印刷品:

  car_type      garage  reliability      time
0     ford    mike_gar            6  16:10:36
1      kia    bill_gar            5   4:37:22
2      kia  alison_gar            1  11:25:40
3    mazda  alison_gar           10   2:18:42
4    mazda    mike_gar            3  12:14:20
5     ford    mike_gar            2   2:08:27

然后可以使用.groupby()方法对数据进行分组,使用.size()方法获取每组的行数。你知道吗

print(df.groupby(['garage', 'car_type']).size())

印刷品:

garage      car_type
alison_gar  kia         1
            mazda       1
bill_gar    kia         1
mike_gar    ford        2
            mazda       1
dtype: int64

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