Google API 响应数据：从字典列表中计算最常见的字典值答案

【问题标题】：Google API Response Data: Count most frequent dictionary values from list of dictionariesGoogle API 响应数据：从字典列表中计算最常见的字典值
【发布时间】：2019-10-23 14:12:49
【问题描述】：

我有一个 Python 脚本 (Python 3.7)，它可以访问 Google 表格并使用 gspread 库中的 get_all_records() 方法从表格中获取所有数据。

响应数据是一个字典列表，谷歌表中的每一行表示为它自己的字典，键/值对分别表示列标题和行值，如下所示：

[{'Away Team': 'Gillingham',
  'Bet': 'Over 2.5 Goals',
  'Home Team': 'AFC Wimbledon',
  'Timestamp': '10/17/2019 10:36:01'},
 {'Away Team': 'Liverpool',
  'Bet': 'Home Win',
  'Home Team': 'Man United',
  'Timestamp': '10/18/2019 22:59:18'},
 {'Away Team': 'Newcastle',
  'Bet': 'BTTS',
  'Home Team': 'Arsenal',
  'Timestamp': '10/18/2019 22:59:31'},
 {'Away Team': 'Man City',
  'Bet': 'BTTS',
  'Home Team': 'Everton',
  'Timestamp': '10/20/2019 20:29:45'},
 {'Away Team': 'Man City',
  'Bet': 'BTTS',
  'Home Team': 'Everton',
  'Timestamp': '10/20/2019 20:29:52'},
 {'Away Team': 'Man City',
  'Bet': 'BTTS',
  'Home Team': 'Everton',
  'Timestamp': '10/20/2019 20:30:00'},
 {'Away Team': 'Man City',
  'Bet': 'BTTS',
  'Home Team': 'Everton',
  'Timestamp': '10/20/2019 20:30:02'},
 {'Away Team': 'Newcastle',
  'Bet': 'BTTS',
  'Home Team': 'Arsenal',
  'Timestamp': '10/18/2019 22:59:31'}]

'Bet' 键的值可以是 8 个值中的 1 个。对于每个唯一值，我想计算所有字典中 'Home Team' 键中值的频率。

在上面的示例中，键值对'Bet': 'BTTS' 最常见的'Home Team' 值是埃弗顿

我尝试使用collections 模块中的default dictionary 为每个唯一的'Bet' 键值创建新字典，但我很快意识到我只能使用'Home Team' 值作为键和'Bet' 创建新字典值作为值，但我无法捕获频率。

工作表上的数据是通过 Google 表单收集的，因此我可以确保捕获的数据的完整性，因为表单只允许从预定义的下拉菜单或单选按钮中选择值。

我们将不胜感激有关模块/技术的一些正确方向的建议或指示，以帮助我。

【问题讨论】：

标签： python python-3.7

【解决方案1】：

我不熟悉集合模块，但使用老式的纯 Python 很容易实现。

假设我们将您的字典列表存储在一个名为raw_dicts 的变量中。请允许我建议将其解析为更方便的数据结构来完成我们的任务：

parsed_dict = dict()
for dictionary in raw_dicts:
    bet = dictionary['Bet']
    if bet not in parsed_dict.keys():
        parsed_dict[bet] = dict()
    if dictionary['Home Team'] not in parsed_dict[bet].keys():
        parsed_dict[bet][dictionary['Home Team']] = 0
    parsed_dict[bet][dictionary['Home Team']] += 1

我在这里所做的是为每个投注团队对创建一个计数器。我们得到了这本漂亮的字典：

{
    "Over 2.5 Goals": {
        "AFC Wimbledon": 1
    }, 
    "Home Win": {
        "Man United": 1
    }, 
    "BTTS": {
        "Everton": 4, 
        "Arsenal": 2
    }
}

现在我们有了这么好的字典，剩下的就是一个简单的最大化问题，它的解决方案是教科书：

most_frequent_bet = ""
most_frequent_team = ""
highest_frequency = 0
for bet in parsed_dict.keys():
    for team in parsed_dict[bet].keys():
        if parsed_dict[bet][team] > highest_frequency:
            most_frequent_bet = bet
            most_frequent_team = team
            highest_frequency = parsed_dict[bet][team]

这可以通过任何数量的其他方法来实现，其中一些比我的更优雅和简短。我想在这里做的是一个易于阅读的代码，逐步进行。

【讨论】：