C# GroupBy 和平均嵌套字典答案

【问题标题】：C# GroupBy and Average a nested DictionaryC# GroupBy 和平均嵌套字典
【发布时间】：2020-08-20 05:23:45
【问题描述】：

我有以下数据。

new Dictionary<DateTime, Dictionary<string, int>>() 
{
    { 
        new DateTime(2020,05,05,10,10,10) , 
        new Dictionary<string, int>() 
        {
            { "Value1", 2 },
            { "Value2", 4 },
            { "ValueXY", 6 },
        }
    },
    { 
        new DateTime(2020,05,05,10,10,12) , 
        new Dictionary<string, int>() 
        {
            { "Value1", 4 },
            { "Value2", 6 },
            { "ValueABC", 12 }
        }
    }
};

我想用 LINQ 做的是按 DateTime 分组，没有秒数，每分钟有一个包。添加单个键的平均值。

所以通过上面的例子，我会得到这个

new Dictionary<DateTime, Dictionary<string, int>>()
{
    { 
        new DateTime(2020,05,05,10,10,0) , 
        new Dictionary<string, int>()
        {
            { "Value1", 3 },
            { "Value2", 5 },
            { "ValueABC", 12 },
            { "ValueXY", 6 }
        }
    }
};

我能够进行分组，但我没有得到平均部分的工作。

categorie.Value.GroupBy(row => row.Key.AddSeconds(-row.Key.Second));

任何想法如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： c# linq dictionary nested

【解决方案1】：

您已经完成了分组，但您缺少的是对子字典中的值进行更复杂的组合和平均。您可以通过以下方式做到这一点。

var x =new Dictionary<DateTime, Dictionary<string, int>>() 
{
    { 
        new DateTime(2020,05,05,10,10,10) , 
        new Dictionary<string, int>() 
        {
            { "Value1", 2 },
            { "Value2", 4 },
            { "ValueXY", 6 },
        }
    },
    { 
        new DateTime(2020,05,05,10,10,12) , 
        new Dictionary<string, int>() 
        {
            { "Value1", 4 },
            { "Value2", 6 },
            { "ValueABC", 12 }
        }
    }
};

var res = x.GroupBy(kvp => 
        kvp.Key.AddSeconds(-kvp.Key.Second).AddMilliseconds(-kvp.Key.Millisecond))
    .ToDictionary(
        grp => grp.Key,
        grp => grp.SelectMany(kvp => kvp.Value)
            .GroupBy(kvp => kvp.Key)
            .ToDictionary(
                grpInner => grpInner.Key, 
                grpInner => grpInner.Average(kvp => kvp.Value)));

这将进行您的分组，然后基于 DateTime 创建一个字典，无需几秒钟，然后它将展平内部字典中的所有键值对，然后对这些键值进行分组并生成平均值。

编辑：正如 Vadim Martynov 所说，您还应该注意截断毫秒。

【讨论】：

@PavelAnikhouski 是的，当我复制添加毫秒截断的更改时，我丢失了它。谢谢。
感谢您的帮助，我仍然需要完全理解它，但我想我已经看到我在哪里使用了错误的路径:-)

【解决方案2】：

您的代码中有 3 个问题。

AddSeconds 不适用于 DateTime 包含毫秒，因此您可以使用 more generic methods for round。
您只是按DateTime 值而不是按内部字典键进行分组。
2 个整数值的平均值不是整数（例如，2 和 3 的平均值是 2.5）所以如果您确定结果是整数或使用 @改为 987654327@。

这是您问题的完整代码：

DateTime RoundDown(DateTime dt, TimeSpan d)
{
    var delta = dt.Ticks % d.Ticks;
    return new DateTime(dt.Ticks - delta, dt.Kind);
}

Dictionary<DateTime, Dictionary<string, double>> result = categorie
    .GroupBy(kvp => RoundDown(kvp.Key, new TimeSpan(0, 0, 1, 0)), kvp => kvp.Value) // group by DateTime
    .ToDictionary( // retrieve result dictionary
        grouping => grouping.Key, // use DateTime from grouping as the key
        grouping => grouping.SelectMany(g => g) // flatten inner dictionaries to the IEnumerable<KeyValuePair<string, int>>
            .GroupBy(g => g.Key, g => g.Value) // group by string keys
            .ToDictionary(g => g.Key, g => g.Average())); // convert to the inner result dictionary with avg values

【讨论】：

他们也可以kvp.Key.AddSeconds(-kvp.Key.Second).AddMilliseconds(-kvp.Key.Millisecond)
@juharr 简短的回答是肯定的，稍微长一点 - 不会，因为实际上您需要同步到滴答声。但这取决于可以使用 new DateTime 手动创建的输入数据，并且值中不能有毫秒。我不知道所以我提出了最通用的解决方案。
是的，任何超过毫秒的精度都需要您的方法。

【解决方案3】：

还可以使用Enumerable.ToLookup 对日期时间键的Date 部分进行分组，然后使用DateTime.AddHours 添加小时，使用DateTime.AddMinutes 添加分钟：

var result = categorie
    .ToLookup(
        kvp => kvp.Key.Date
            .AddHours(kvp.Key.Hour)
            .AddMinutes(kvp.Key.Minute),
        kvp => kvp.Value)
    .ToDictionary(
        group => group.Key,
        group => group
            .SelectMany(group => group)
            .ToLookup(
                kvp => kvp.Key, 
                kvp => kvp.Value)
            .ToDictionary(
                group => group.Key, 
                group => group.Average()));

首先使用Enumerable.ToDictionary将组转换为第一个外部Dictionary<DateTime...>，使用Enumerable.SelectMany展平内部值，使用ToLookup创建键和值的查找，然后创建内部Dictionary<string, int>并获取Enumerable.Average 的平均值。最终结果将是Dictionary<DateTime, Dictionary<string, double>>。

【讨论】：