如何在python中的多个字典列表中查找项目的累积总和答案

【问题标题】：How to find cumulative sum of items in a list of multiple dictionaries in python如何在python中的多个字典列表中查找项目的累积总和
【发布时间】：2021-07-18 07:41:45
【问题描述】：

我有一个由字典（公司和收入）组成的列表。我想对此列表进行 ABC 分析，并正在寻找最有效的方法。

myList = [{"Company":"Company A", "Revenue":100}, {"Company":"Company B", "Revenue":350}, {"Company":"Company C", "Revenue":80}]

我想使用 numpy 的 cumsum。所以我首先必须以相反的顺序对收入进行排序。我会这样做：

newList = sorted(myList, key=lambda k: k['Revenue'], reverse=True)

我现在如何获得收入的累积总和，以便能够进行 ABC 分析？

【问题讨论】：

标签： python list numpy dictionary

【解决方案1】：

使用numpy.cumsum():

Try it online!

import numpy as np
myList = [{"Company":"Company A", "Revenue":100}, {"Company":"Company B", "Revenue":350}, {"Company":"Company C", "Revenue":80}]
newList = sorted(myList, key=lambda k: k['Revenue'], reverse=True)
a = np.array([e['Revenue'] for e in newList])
print(a.cumsum())

输出：

[350 450 530]

您也可以只使用 Python 的标准 itertools.accumulate()：

Try it online!

import itertools
myList = [{"Company":"Company A", "Revenue":100}, {"Company":"Company B", "Revenue":350}, {"Company":"Company C", "Revenue":80}]
newList = sorted(myList, key=lambda k: k['Revenue'], reverse=True)
a = [e['Revenue'] for e in newList]
print(list(itertools.accumulate(a)))

输出：

[350, 450, 530]

【讨论】：

【解决方案2】：

关于你的工作，Pandas 似乎更适合。这是一个例子：

df = pd.DataFrame(myList)                             # Create a dataframe
sortedDf = df.sort_values('Revenue', ascending=False) # Sort by revenue
result = sortedDf['Revenue'].to_numpy().cumsum()      # Make the cumulative sum

print(sortedDf)
print(result)

结果如下：

     Company  Revenue
1  Company B      350
0  Company A      100
2  Company C       80

[350 450 530]

请注意，Pandas 在内部使用 Numpy 来存储其列。请注意，您可以直接在数据帧上进行累积和，以保留元信息并进行进一步计算。

【讨论】：

【解决方案3】：

在对Revenue 中的值进行降序排序后，让我们尝试使用np.cumsum

np.cumsum(sorted([d['Revenue'] for d in myList], reverse=True))

array([350, 450, 530])

【讨论】：