


Bagaimana cara mengira dan menyusun set data produk yang besar di Python?
Memproses dengan cekap dan menyusun dataset produk yang besar dengan python
Artikel ini menunjukkan bagaimana untuk menukar senarai yang mengandungi maklumat produk ke dalam senarai lain yang mengandungi statistik produk dan disusun mengikut peraturan tertentu. Data asal mengandungi tajuk produk, warna, saiz, dan kuantiti. Matlamatnya adalah untuk mengira bilangan item dengan tajuk, warna, dan saiz yang sama, dan mengira jumlah kuantiti semua item di bawah setiap tajuk. Keputusan akhir disusun dalam urutan menurun jumlah kuantiti.
Contoh data mentah:
data = [ ('Pakaian', 'putih', 's', 1), ('Pakaian', 'putih', 's', 1), ('Pakaian', 'hitam', 'm', 1), ('Seluar', 'putih', 's', 1), ]
Format output sasaran:
hasil = [ ('Pakaian', 'putih', 's', 2, 3), ('Pakaian', 'hitam', 'm', 1, 3), ('Seluar', 'putih', 's', 1, 1), ]
Di mana, nombor terakhir mewakili jumlah semua item di bawah tajuk ini. Untuk memproses dataset besar dengan cekap, kami akan menggunakan Objek collections.Counter
Python.Counter untuk mengira.
Kod berikut melaksanakan fungsi ini:
dari kaunter import koleksi data = [ ('Pakaian', 'putih', 's', 1), ('Pakaian', 'putih', 's', 1), ('Pakaian', 'hitam', 'm', 1), ('Seluar', 'putih', 's', 1), ] # Gunakan kaunter untuk mengira bilangan (tajuk, warna, saiz) gabungan item_counts = kaunter (tuple (item [:-1]) untuk item dalam data) # Gunakan kaunter untuk mengira jumlah setiap tajuk title_totals = kaunter (item [0] untuk item dalam data) # Buat senarai hasil dengan tajuk, warna, saiz, kuantiti dan jumlah hasil tajuk = [ (*item, kiraan, title_totals [item [0]]) Untuk item, hitung dalam item_counts.items () ] # Disusun mengikut jumlah tajuk dalam urutan menurun, dan kemudian disusun mengikut tajuk, warna, dan saiz hasil urutan naik. cetak (hasil)
Kod ini mula -mula menggunakan Counter
untuk mengira jumlah kejadian setiap kombinasi produk dan setiap tajuk. Ia kemudian membina senarai baru dengan semua maklumat yang diperlukan dan menyusunnya dengan jumlah keseluruhan. Pendekatan ini memanfaatkan sepenuhnya kecekapan Counter
dan membolehkan pemprosesan mudah set data besar yang mengandungi ribuan atau lebih banyak rekod.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara mengira dan menyusun set data produk yang besar di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

Terdapat empat cara untuk menyesuaikan senarai artikel WordPress: Gunakan pilihan tema, gunakan plugin (seperti pesanan jenis pos, senarai pos WP, barangan boxy), gunakan kod (tambah tetapan dalam fail fungsi.php), atau ubah suai pangkalan data WordPress secara langsung.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Untuk menjalankan kod python dalam teks luhur, anda perlu memasang plug-in python terlebih dahulu, kemudian buat fail .py dan tulis kod itu, dan akhirnya tekan Ctrl B untuk menjalankan kod, dan output akan dipaparkan dalam konsol.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Golang lebih baik daripada Python dari segi prestasi dan skalabiliti. 1) Ciri-ciri jenis kompilasi Golang dan model konkurensi yang cekap menjadikannya berfungsi dengan baik dalam senario konvensional yang tinggi. 2) Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, melaksanakan perlahan -lahan, tetapi dapat mengoptimumkan prestasi melalui alat seperti Cython.

Kod penulisan dalam Kod Visual Studio (VSCode) adalah mudah dan mudah digunakan. Hanya pasang VSCode, buat projek, pilih bahasa, buat fail, tulis kod, simpan dan jalankannya. Kelebihan vscode termasuk sumber lintas platform, bebas dan terbuka, ciri-ciri yang kuat, sambungan yang kaya, dan ringan dan cepat.
