파이썬에서 대형 제품 데이터 세트를 효율적으로 계산하고 정렬하는 방법은 무엇입니까?
파이썬으로 대형 제품 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 정렬하십시오
이 기사에서는 제품 정보가 포함 된 목록을 제품 통계를 포함하는 다른 목록으로 효율적으로 변환하고 특정 규칙별로 정렬하는 방법을 보여줍니다. 원래 데이터에는 제품 제목, 색상, 크기 및 수량이 포함되어 있습니다. 목표는 동일한 제목, 색상 및 크기의 항목 수를 계산하고 각 제목의 모든 항목의 총 수량을 계산하는 것입니다. 최종 결과는 총 수량의 하강 순서로 배열됩니다.
원시 데이터 예 :
데이터 = [ ( '드레스', '화이트', 's', 1), ( '드레스', '화이트', 's', 1), ( '드레스', '검은 색', 'm', 1), ( '바지', '화이트', 's', 1), ]]
대상 출력 형식 :
결과 = [ ( '드레스', '화이트', 's', 2, 3), ( '드레스', '검은 색', 'm', 1, 3), ( '바지', '흰색', 's', 1, 1), ]]
여기서 마지막 숫자는이 제목의 모든 항목의 총 수를 나타냅니다. 대형 데이터 세트를 효율적으로 처리하려면 COLLESS의 collections.Counter
개체를 사용합니다.
다음 코드는이 기능을 구현합니다.
컬렉션 가져 오기 카운터 데이터 = [ ( '드레스', '화이트', 's', 1), ( '드레스', '화이트', 's', 1), ( '드레스', '검은 색', 'm', 1), ( '바지', '화이트', 's', 1), ]] # 카운터를 사용하여 각 (제목, 색상, 크기) 콤비네이션 item_counts = 카운터 (데이터의 항목에 대한 튜플 (항목 [: -1])의 수를 계산합니다. # 카운터를 사용하여 각 타이틀의 총 수를 계산하십시오. title_totals = 카운터 (데이터의 항목에 대한 항목 [0]). # 제목, 색상, 크기, 수량 및 총 타이틀 수로 결과 목록 작성 결과 = [ (*항목, 카운트, title_totals [항목 [0]]) 항목의 경우 item_counts.Items ()의 계산 ]] # 총 타이틀 수를 내림차순으로 정렬 한 다음 제목, 색상 및 크기 오름차순 순서로 정렬합니다 (key = lambda x : (-x [4], x [0], x [1], x [2]). 인쇄 (결과)
이 코드는 먼저 Counter
사용하여 각 제품 조합 및 각 제목의 발생 수를 효율적으로 계산합니다. 그런 다음 필요한 모든 정보가 포함 된 새 목록을 구성하고 총 번호로 정렬합니다. 이 접근법은 Counter
의 효율성을 최대한 활용하고 수천 개 이상의 레코드를 포함하는 대형 데이터 세트를 쉽게 처리 할 수 있습니다.
위 내용은 파이썬에서 대형 제품 데이터 세트를 효율적으로 계산하고 정렬하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

WordPress 기사 목록을 조정하는 4 가지 방법이 있습니다. 테마 옵션 사용, 플러그인 사용 (예 : Post Type Order, WP Post List, Boxy Sitture), 코드 사용 (Functions.php 파일의 설정 추가) 또는 WordPress 데이터베이스를 직접 수정하십시오.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.
