合計値は、Python

Question

私がリストを持っていますすなわち、ネストされたリストの数は、関数に従って変化することができる。私が探しています何

は

average of subj 1 i.e (10+34+40+30)/4 and 
similarly sub2 (30+89+60+20)/4 

also average marks of a: (10+30)/2 
average marks of b: (34+89)/2 and so on. 

を見つけることである私が試した：

c = 0 
for i in range(0,len(list_marks1)): 
    c += list_marks1[i][1] 
sub_1avg = float(c)/len(list_marks1) 
d = 0 
for i in range(0,len(list_marks1)): 
    d += list_marks1[i][2] 
sub_2avg = float(d)/len(list_marks1) 

をが、これは正しくありません。

これを行う最適な方法はありますか？ネストされたリストの件数も変わる可能性があるためです。あなただけsumとジェネレータ式使用でき

Answer 1

：でも

>>> l= [['a', 10, 30], ['b', 34, 89], ['c', 40, 60],['d',30,20]] 
>>> length = float(len(l)) # in Python 3 you don't need the "float" 
>>> sum(subl[1] for subl in l)/length 
28.5 
>>> sum(subl[2] for subl in l)/length 
49.75 

または実行をそのリスト内包内側：

>>> length = float(len(l[0])) - 1 
>>> [sum(subl[1:])/length for subl in l] 
[20.0, 61.5, 50.0, 25.0] 

：1つのサブリストの平均のための同様

>>> [sum(subl[subj] for subl in l)/length for subj in range(1, 3)] 
[28.5, 49.75] 

Python 3.4以降をお持ちの場合は、sum/lengthstatistics.meanで：

>>> from statistics import mean 
>>> [mean(subl[subj] for subl in l) for subj in range(1, 3)] 
[28.5, 49.75] 

>>> [mean(subl[1:]) for subl in l] 
[20, 61.5, 50, 25] 

---

は、あなたが最良の方法について尋ねられたので、私はおそらく、表形式のデータ専用のパッケージがあることを言及する必要があります。あなたはpandasを持っている場合例えば、それはDataFrameとmeanを使用していても簡単です：

>>> import pandas as pd 

>>> df = pd.DataFrame(l, columns=['name', 'x', 'y']) 
>>> df[['x', 'y']].mean(axis=0) 
x 28.50 
y 49.75 
dtype: float64 

>>> df[['x', 'y']].mean(axis=1) 
0 20.0 
1 61.5 
2 50.0 
3 25.0 
dtype: float64 

Answer 2

fucnitonalアプローチ：

l= [['a', 10, 30], ['b', 34, 89], ['c', 40, 60],['d',30,20]] 
map(lambda x: sum(x)/float(len(x)), zip(*l)[1:]) 
[28.5, 49.75] 

この方法では、任意のサブリストの長さ

Answer 3

l= [['a', 10, 30], ['b', 34, 89], ['c', 40, 60],['d',30,20]] 
sub1_avg = sum(n for _,n, _ in l)/float(len(l)) 
sub2_avg = sum(n for _,_, n in l)/float(len(l)) 
student_avgs = [{x[0]: sum(x[1:])//float((len(x)-1))} for x in l] 
print "Sub1 avg - {}\nSub2 avg - {}\nstudent avg - {}".format(sub1_avg, sub2_avg, student_avgs) 

サンプル出力のために動作します

Sub1 avg - 28.5 
Sub2 avg - 49.75 
student avg - [{'a': 20.0}, {'b': 61.0}, {'c': 50.0}, {'d': 25.0}]