如何按键对字典列表中的数据进行分组？答案

【问题标题】：How to group datas in a list of dict by keys?如何按键对字典列表中的数据进行分组？
【发布时间】：2020-03-03 06:45:42
【问题描述】：

我有一个字典列表，每一个都与一个学生有关。我想创建一个按学期按每门课程分组的表格，并具有与每一行相关的值的平均值。

课程 - 学期 - 平均数

当我使用函数 .groupby() 时，它不起作用，但我找不到该怎么做。

我的清单的一部分：

[{'matricule': '22000803', 'nom': 'Boyer,AndrÃ©', 'note': 'C+', 'valeur': 2.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22000829', 'nom': 'Keighan,Maylis', 'note': 'A+', 'valeur': 4.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22000869', 'nom': 'Lahaie,Lyes', 'note': 'B+', 'valeur': 3.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22000973', 'nom': 'Conerardy,Rawaa', 'note': 'B+', 'valeur': 3.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22001034', 'nom': 'Naftanaila,Carla', 'note': 'B+', 'valeur': 3.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'}]

我试过这个：

tableau = info.groupby(["Cours","Trimestre"])[["Valeur"]].mean()

但答案是： 'list' 对象没有属性 'groupby'

【问题讨论】：

标签： json list dataframe dictionary group-by

【解决方案1】：

你首先需要创建一个DataFrame。你可以使用pd.DataFrame.from_dict:

df=pd.DataFrame.from_dict(my_list)
print(df)

输出

  matricule               nom note valeur  \
0  22000803      Boyer,AndrÃ©   C+    2.3   
1  22000829    Keighan,Maylis   A+    4.3   
2  22000869       Lahaie,Lyes   B+    3.3   
3  22000973   Conerardy,Rawaa   B+    3.3   
4  22001034  Naftanaila,Carla   B+    3.3   

                                   titre       sigle trimestre  
0  La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire  TECH 20701     H2005  
1  La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire  TECH 20701     H2005  
2  La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire  TECH 20701     H2005  
3  La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire  TECH 20701     H2005  
4  La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire  TECH 20701     H2005

my_list 是您的列表：

my_list=[{'matricule': '22000803', 'nom': 'Boyer,AndrÃ©', 'note': 'C+', 'valeur': 2.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22000829', 'nom': 'Keighan,Maylis', 'note': 'A+', 'valeur': 4.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22000869', 'nom': 'Lahaie,Lyes', 'note': 'B+', 'valeur': 3.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22000973', 'nom': 'Conerardy,Rawaa', 'note': 'B+', 'valeur': 3.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'},
 {'matricule': '22001034', 'nom': 'Naftanaila,Carla', 'note': 'B+', 'valeur': 3.3, 'titre': 'La cybersÃ©curitÃ© et le gestionnaire', 'sigle': 'TECH 20701', 'trimestre': 'H2005'}]

现在您可以使用groupby：您只能按列中存在的列标签进行分组（课程不存在）

df_means=df.groupby(['matricule','trimestre'],as_index=False).valeur.mean()
print(df_means)

输出：

  matricule trimestre  valeur
0  22000803     H2005     2.3
1  22000829     H2005     4.3
2  22000869     H2005     3.3
3  22000973     H2005     3.3
4  22001034     H2005     3.3

【讨论】：