


Wie kann ich große Produktdatensätze in Python effizient zählen und sortieren?
Effizient große Produktdatensätze mit Python verarbeiten und sortieren
Dieser Artikel zeigt, wie eine Liste, die Produktinformationen enthält, effizient in eine andere Liste umwandelt, die Produktstatistiken enthält und nach bestimmten Regeln sortiert wird. Die Originaldaten enthält den Produkttitel, die Farbe, die Größe und die Menge. Ziel ist es, die Anzahl der Elemente mit dem gleichen Titel, der Farbe und der gleichen Größe zu zählen und die Gesamtmenge aller Elemente unter jedem Titel zu berechnen. Die endgültigen Ergebnisse sind in absteigender Reihenfolge der Gesamtmenge angeordnet.
Beispiel Rohdaten:
Daten = [ ('Kleid', 'weiß', 'S', 1), ('Kleid', 'weiß', 'S', 1), ('Kleid', 'schwarz', 'm', 1), ('Hosen', 'weiß', 's', 1), ]
Zielausgangsformat:
Ergebnis = [ ('Kleid', 'weiß', 's', 2, 3), ('Kleid', 'schwarz', 'm', 1, 3), ('Hosen', 'weiß', 's', 1, 1), ]
Wo die letzte Nummer die Gesamtzahl aller Elemente unter diesem Titel darstellt. Um große Datensätze effizient zu verarbeiten, werden wir Python's collections.Counter
-Objekt zum Zählen verwenden.
Der folgende Code implementiert diese Funktion:
aus den Kollektionen importieren Daten = [ ('Kleid', 'weiß', 'S', 1), ('Kleid', 'weiß', 'S', 1), ('Kleid', 'schwarz', 'm', 1), ('Hosen', 'weiß', 's', 1), ] # Verwenden Sie den Gegenstand, um die Anzahl der einzelnen (Titel, Farbe, Größe) Kombination zu zählen. # Verwenden Sie den Gegensatz, um die Gesamtzahl der einzelnen Titel title_totals = counter zu zählen (Element [0] für Element in Daten) # Erstellen Sie eine Ergebnisliste mit Titel, Farbe, Größe, Menge und Gesamtzahl von Titeln Ergebnis = [ (*Item, Count, Titel_Totals [Artikel [0]]) Für Element zählen Sie in item_counts.items () ] # Sortieren Sie nach der Gesamtzahl der Titel in absteigender Reihenfolge und sortieren Sie dann nach Titel, Farbe und Größe des Aufstiegs der Größe. Druck (Ergebnis)
Dieser Code verwendet zuerst Counter
, um die Anzahl der Vorkommen jeder Produktkombination und jeden Titel effizient zu zählen. Anschließend erstellt es eine neue Liste mit allen erforderlichen Informationen und sortiert sie nach der Gesamtzahl. Dieser Ansatz nutzt die Effizienz von Counter
voll aus und ermöglicht eine einfache Verarbeitung großer Datensätze mit Tausenden oder sogar mehr Aufzeichnungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich große Produktdatensätze in Python effizient zählen und sortieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Pythonisbothcompiledandinterpreted.WhenyourunaPythonscript,itisfirstcompiledintobytecode,whichisthenexecutedbythePythonVirtualMachine(PVM).Thishybridapproachallowsforplatform-independentcodebutcanbeslowerthannativemachinecodeexecution.

Python ist nicht streng line-by-line-Ausführung, sondern wird basierend auf dem Interpreter-Mechanismus optimiert und bedingte Ausführung. Der Interpreter konvertiert den Code in Bytecode, der von der PVM ausgeführt wird, und kann konstante Ausdrücke vorkompilieren oder Schleifen optimieren. Das Verständnis dieser Mechanismen trägt dazu bei, den Code zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.

Es gibt viele Methoden, um zwei Listen in Python zu verbinden: 1. Verwenden Sie Operatoren, die in großen Listen einfach, aber ineffizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3.. Verwenden Sie den operator =, der sowohl effizient als auch lesbar ist; 4. Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain, die Speichereffizient ist, aber zusätzlichen Import erfordert. 5. Verwenden Sie List Parsing, die elegant ist, aber zu komplex sein kann. Die Auswahlmethode sollte auf dem Codekontext und den Anforderungen basieren.

Es gibt viele Möglichkeiten, Python -Listen zusammenzuführen: 1. Verwenden von Operatoren, die einfach, aber nicht für große Listen effizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3. Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze geeignet ist. 4. Verwenden Sie * Operator, fusionieren Sie kleine bis mittelgroße Listen in einer Codezeile. 5. Verwenden Sie Numpy.concatenate, das für große Datensätze und Szenarien mit hohen Leistungsanforderungen geeignet ist. 6. Verwenden Sie die Append -Methode, die für kleine Listen geeignet ist, aber ineffizient ist. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie die Listengröße und die Anwendungsszenarien berücksichtigen.

CompiledLanguageOfferSpeedandSecurity, während interpretedLanguagesProvideaseofuseAnDportabilität.1) kompiledlanguageslikec areFasterandSecurebuthavelongerDevelopmentCyclesandplatformDependency.2) InterpretedLanguages -pythonareaToReAndoreAndorePortab

In Python wird eine für die Schleife verwendet, um iterable Objekte zu durchqueren, und eine WHHE -Schleife wird verwendet, um Operationen wiederholt durchzuführen, wenn die Bedingung erfüllt ist. 1) Beispiel für Schleifen: Überqueren Sie die Liste und drucken Sie die Elemente. 2) Während des Schleifens Beispiel: Erraten Sie das Zahlenspiel, bis Sie es richtig erraten. Mastering -Zyklusprinzipien und Optimierungstechniken können die Code -Effizienz und -zuverlässigkeit verbessern.

Um eine Liste in eine Zeichenfolge zu verkettet, ist die Verwendung der join () -Methode in Python die beste Wahl. 1) Verwenden Sie die monjoy () -Methode, um die Listelemente in eine Zeichenfolge wie "" .Join (my_list) zu verkettet. 2) Für eine Liste, die Zahlen enthält, konvertieren Sie die Karte (STR, Zahlen) in eine Zeichenfolge, bevor Sie verkettet werden. 3) Sie können Generatorausdrücke für komplexe Formatierung verwenden, wie z. 4) Verwenden Sie bei der Verarbeitung von Mischdatentypen MAP (STR, MIXED_LIST), um sicherzustellen, dass alle Elemente in Zeichenfolgen konvertiert werden können. 5) Verwenden Sie für große Listen '' .Join (large_li

Pythonusesahybridapproach, kombinierte CompilationTobyteCodeAnDinterpretation.1) codiscompiledtoplatform-unintenpendentBytecode.2) BytecodeIsinterpretedBythepythonvirtualMachine, EnhancingEfficiency und Portablabilität.


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