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我有一个 list Student
其结构如下:
[('abc', 50000), ('def', 34000),....]
这里每个元组的第一个元素是员工 ID,第二部分是工资。现在我想做的是首先根据员工数量形成不同的桶。所以桶将有 - 0-5 employees
, 0-10 employees
, 0-15 employees
等等。例如,如果我的列表中有 32 名员工数据,那么我的存储桶将是 - 0-5 employees
, 0-10 employees
, 0-15 employees
, 0-20 employees
, 0-25 employees
, 0-30 employees
最后0-32 employees
。每个桶都将是他们工资的相关总和。请注意,员 worker 数可能会有所不同,而且不一定是 5 名员工的完美组合。但我希望它们被分在 5 个员工差异的桶中,直到最后一个桶的差异可能小于 5。
到目前为止我已经尝试过:
count = 0
increment = 5
total_employees = 5
run_salary = 0
emp_bucket = []
for items in List1:
count += 1
if count <= total_employees:
run_salary += items[1]
else:
emp_bucket.append(run_salary)
total_employees += increment
count = 0
run_salary = 0
我知道这段代码不正确,因为当事物重新初始化时,该过程应该再次从第一个员工开始,而不是列表中的下一个员工。我当前的代码从下一位员工开始。我所遇到的是很难用累积或运行信息来构建这种类型的存储桶。我怎样才能形成这些桶?
最佳答案
试试这个:
>>> data = [('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291), ('vbTxW', 4740), ('rzcRq', 3259), ('ZAJpv', 3800), ('IVGDY', 1499), ('fvCDx', 4432), ('btuUD', 3844), ('fWJUi', 3973), ('nptHC', 4854), ('dbAxH', 1467), ('egeDs', 4514), ('ArvtJ', 4798), ('PGtEh', 1924), ('VkrIb', 1637), ('dbIpm', 1612), ('HShOu', 2425), ('cWZOG', 4286), ('cMESU', 3374), ('fcBpX', 3926), ('VWhFW', 4546), ('FLLmu', 2609), ('XrLEf', 3829), ('xaWZh', 1543)]
>>>
>>> for group in [data[:i+5] for i in range(0, len(data), 5)]:
... print group
... print sum(x[1] for x in group)
...
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051)]
14561
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291)]
33388
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291), ('vbTxW', 4740), ('rzcRq', 3259), ('ZAJpv', 3800), ('IVGDY', 1499), ('fvCDx', 4432)]
51118
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291), ('vbTxW', 4740), ('rzcRq', 3259), ('ZAJpv', 3800), ('IVGDY', 1499), ('fvCDx', 4432), ('btuUD', 3844), ('fWJUi', 3973), ('nptHC', 4854), ('dbAxH', 1467), ('egeDs', 4514)]
69770
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291), ('vbTxW', 4740), ('rzcRq', 3259), ('ZAJpv', 3800), ('IVGDY', 1499), ('fvCDx', 4432), ('btuUD', 3844), ('fWJUi', 3973), ('nptHC', 4854), ('dbAxH', 1467), ('egeDs', 4514), ('ArvtJ', 4798), ('PGtEh', 1924), ('VkrIb', 1637), ('dbIpm', 1612), ('HShOu', 2425)]
82166
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291), ('vbTxW', 4740), ('rzcRq', 3259), ('ZAJpv', 3800), ('IVGDY', 1499), ('fvCDx', 4432), ('btuUD', 3844), ('fWJUi', 3973), ('nptHC', 4854), ('dbAxH', 1467), ('egeDs', 4514), ('ArvtJ', 4798), ('PGtEh', 1924), ('VkrIb', 1637), ('dbIpm', 1612), ('HShOu', 2425), ('cWZOG', 4286), ('cMESU', 3374), ('fcBpX', 3926), ('VWhFW', 4546), ('FLLmu', 2609)]
100907
[('KgqZe', 4675), ('bFbad', 1279), ('oswIx', 2644), ('mEPlC', 2912), ('rnQGs', 3051), ('BTYHr', 3367), ('AgEqM', 2804), ('ovgNh', 4548), ('AlTAn', 4817), ('vOYtV', 3291), ('vbTxW', 4740), ('rzcRq', 3259), ('ZAJpv', 3800), ('IVGDY', 1499), ('fvCDx', 4432), ('btuUD', 3844), ('fWJUi', 3973), ('nptHC', 4854), ('dbAxH', 1467), ('egeDs', 4514), ('ArvtJ', 4798), ('PGtEh', 1924), ('VkrIb', 1637), ('dbIpm', 1612), ('HShOu', 2425), ('cWZOG', 4286), ('cMESU', 3374), ('fcBpX', 3926), ('VWhFW', 4546), ('FLLmu', 2609), ('XrLEf', 3829), ('xaWZh', 1543)]
106279
这会将数据分成 5 个递增的 block ,并打印该组加上所有工资的总和。
(注意:我使用random
库来生成数据,因此它看起来如此奇怪)
编辑
要打印范围,只需更改打印语句:
>>> for group in [data[:i+5] for i in range(0, len(data), 5)]:
... print 'Group from 0 to', len(group)
... print 'Sum:', sum(x[1] for x in group)
...
Group from 0 to 5
Sum: 14561
Group from 0 to 10
Sum: 33388
Group from 0 to 15
Sum: 51118
Group from 0 to 20
Sum: 69770
Group from 0 to 25
Sum: 82166
Group from 0 to 30
Sum: 100907
Group from 0 to 32
Sum: 106279
关于python - 如何在Python中进行运行求和?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32073213/
我正在尝试在 OCaml 中创建一个函数,该函数在数学中执行求和函数。 我试过这个: sum n m f = if n = 0 then 0 else if n > m then f
我正在尝试找到一个可以帮助我解决问题的公式。 这个公式应该对每个靠近(总是在左边)具有相同名称的单元格的单元格求和(或工作)。如下所示: 将每个大写字母视为 “食谱”并且每个小写字母为 “成分” .在
让它成为以下 python pandas DataFrame,其中每一行代表一个人在酒店的住宿。 | entry_date | exit_date | days | other_columns
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我有一个包含一周中多天的表格。一周中的每一天都有独特的属性,例如冰淇淋是否在这一天成功送达: ID DAY_WEEK ICE_CREAM 1 Monday
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我想在一个循环中一次对多个属性求和: class Some(object): def __init__(self, acounter, bcounter): self.acou
我是一名优秀的程序员,十分优秀!