Pythonで大規模な製品データセットを効率的にカウントしてソートするにはどうすればよいですか？

Pythonで大規模な製品データセットを効率的に処理してソートします

この記事では、製品情報を含むリストを製品統計を含む別のリストに効率的に変換し、特定のルールでソートする方法を示しています。元のデータには、製品のタイトル、色、サイズ、および数量が含まれています。目標は、同じタイトル、色、サイズのアイテムの数を数え、各タイトルの下のすべてのアイテムの総量を計算することです。最終結果は、総量の降順で配置されます。

RAWデータの例：

 data = [
    （「ドレス」、「白」、「S」、1）、
    （「ドレス」、「白」、「S」、1）、
    （「ドレス」、「黒」、「M」、1）、
    （「ズボン」、「白」、「S」、1）、
]

ターゲット出力形式：

結果= [
    （「ドレス」、「白」、「S」、2、3）、
    （「ドレス」、「黒」、「M」、1、3）、
    （「ズボン」、「白」、「S」、1、1）、
]

ここで、最後の番号は、このタイトルに基づくすべてのアイテムの総数を表します。大規模なデータセットを効率的に処理するには、Pythonのcollections.Counterオブジェクトをカウントに使用します。

次のコードはこの機能を実装しています。

コレクションからインポートカウンターから

data = [
    （「ドレス」、「白」、「S」、1）、
    （「ドレス」、「白」、「S」、1）、
    （「ドレス」、「黒」、「M」、1）、
    （「ズボン」、「白」、「S」、1）、
]

＃カウンターを使用して、データのアイテムの各（タイトル、色、サイズ）項目の数をカウントします。

＃カウンターを使用して各タイトルの総数title_totals = counter（item [0] for data in data）

＃タイトル、色、サイズ、数量、およびタイトルの総数を備えた結果リストを作成する結果= [
    （*item、count、title_totals [item [0]]）
    itemの場合、item_counts.items（）で数えます
]

＃並べ替え順序でタイトルの総数で並べ替えてから、タイトル、色、サイズで並べ替える順序result.sort（key = lambda x：（-x [4]、x [0]、x [1]、x [2]））

印刷（結果）

このコードは、最初にCounterを使用して、各製品の組み合わせと各タイトルの発生数を効率的にカウントします。次に、必要なすべての情報を含む新しいリストを作成し、総数で並べ替えます。このアプローチは、 Counterの効率を最大限に活用し、数千以上のレコードを含む大規模なデータセットを簡単に処理できます。

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