2017-04-16 22 views
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私はPythonを使用して本当に新しいです。私は次のことを達成する必要があります。累積/集計/合計リスト - Python

['1604201722','16/04/2017', '22' , 200.0, 20.0, 240.0] 
['1604201719','16/04/2017', '19' , 100.0, 10.0, 110.0] 

助けてください:

私は

[ 
    ['1604201722','16/04/2017','22', 100.0, 10.0, 110.0],<br> 
    ['1604201722','16/04/2017','22', 100.0, 10.0, 110.0],<br> 
    ['1604201719','16/04/2017','19', 100.0, 10.0, 110.0]<br> 
] 

ライン構造のリストを持っているが、私はこのような値を蓄積する必要がある

['  ID ',' DATE ','Hour', CANT, CANT, CANT] 
['1604201722','16/04/2017','22' , 100.0,10.0, 110.0] 

です!
おかげ

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あなたの問題にアプローチする最良の方法は、 'pandas'のデータフレームの中にリストを変換することで、 'groupby([ID"、 "DATE"、 "Hour"])。cum() 'を実行します。私はあなたに実装の詳細を残します。 – DyZ

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Hey @Elmer、私の答えがあなたの質問に答えたら、私の答えの横にチェックマークをつけてください。 – qbzenker

答えて

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pandas dataframeを使用してみてください:

この出力が得られます
import pandas as pd 
d = [ 
    ['1604201722','16/04/2017','22', 100.0, 10.0, 110.0], 
    ['1604201722','16/04/2017','22', 100.0, 10.0, 110.0], 
    ['1604201719','16/04/2017','19', 100.0, 10.0, 110.0] 
] 
df= pd.DataFrame(d,columns=['ID','DATE','HOUR','col1','col2','col3']) 
print(df.groupby(['ID','DATE','HOUR']).sum()) 

ID   DATE  HOUR col1 col2 col3     
1604201719 16/04/2017 19 100.0 10.0 110.0 
1604201722 16/04/2017 22 200.0 20.0 220.0 
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優秀な@qbzenker、ありがとう!問題は解決しました –

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素晴らしい!それを聞いてうれしい! – qbzenker