하나의 라이너 (또는 2 개의 라이너)에서 3 레벨 중첩 사전의 스쿼시 및 합계

Question

중첩 된 사전에 다른 항목을 추가하는 방법에 대해 다른 OP의 question에 응답했으며 세 개의 중첩 된 for 루프 메소드를 세 가지 수준의 사전에 항목을 추가하십시오. 작동하지만, meeeh ... 나는 그것이 더 간결하게 할 수 있다고 확신합니다.

실제 사용 사례 시나리오를 제공한다 :

:의 나는 많은 사람들이 10 분 간격으로 가게에서 및 에 를 걸어 어떻게 계산 일부 상점의 입구를 통해 카메라에서 일부 데이터를 가지고 있다고 가정 해 봅시다

data = { 
     "2014/01/01": { 
      "15:00:00" : { 
       "ins": 7, 
       "outs": 5, 
      }, 
      "15:10:00" : { 
       "ins": 24, 
       "outs": 10, 
      }, 
      "15:20:00" : { 
       "ins": 10, 
       "outs": 20, 
      }, 
     }, 
     "2014/01/02": { 
      "15:00:00" : { 
       "ins": 10, 
       "outs": 10, 
      }, 
      "15:10:00" : { 
       "ins": 12, 
       "outs": 5, 
      }, 
      "15:20:00" : { 
       "ins": 5, 
       "outs": 10, 
      }, 
     }, 
} 

나는 그 사전을 함께에 스쿼시을 좋아하고 날짜에 관계없이 특정 시간을 그룹화 인 및 아웃을 추가 할 것입니다. " 날짜를 불문하고 각 시간 양동이에 대해 얼마나 많은 사람들이 내 자리에서 나올 수 있었는지 알고 싶습니다."또는 다른 말로 표현합니다. "얼마나 많은 인과 아웃이 있었는지 알고 싶습니다. 각 시간 버킷 시간의 시작 "그 키의 모든 dicts의 인에게 및 아웃를 추가하는 결과가 될 것입니다

하면 data DICT에있는 시간 (첫 데이트를 무시하고있다" 레벨 ") 위에 제공된 샘플 data을 사용하면

"15:00:00": { 
    "ins": 17 # (7 + 10) 
    "outs": 15 # (5 + 10) 
}, 
"15:10:00": { 
    "ins": 36 # (24 + 12) 
    "outs": 15 # (10 + 5) 
}, 
"15:20:00": { 
    "ins": 15 # (10 + 5) 
    "outs": 30 # (20 + 10) 
} 

어떻게 든 방법이 ... (내가 itertools을 통해 추측하고있어,하지만 난이 올바른 사람이 될 것이다 도구 모른다), data로 시작, 결과는 하나의 위 치울의 거기에 라인 (또는 두 개)?

나는

summing items in nested dictionary with different keys

Sum the nested dictionary values in python

에있는 답변을 조롱했습니다하지만 내가 원하는 것을 얻을하는 방법을 알아낼 수 없습니다. 나도 Counter 개체 목록을 얻습니다. (그리고 나서 나는 그들과 무엇을해야할지 모르겠습니다.) 두 개를 추가하려고하기 때문에 오류가 발생합니다 ...

저는 실제로 크지 않습니다. deal (3 개의 for 루프는 작업을 완료합니다.)하지만이 코드의 실행 가능성과 코드 단축 방법에 대해 궁금합니다 (itertools은 대략 시간입니다 ...)

감사합니다. 전진.

Answer 1

는 예, 그것은 하나의 라이너로 수행 할 수 있습니다. 나는 이것을 두 줄로 나누었고 심지어 그것으로는 읽을 수 없다. 뭔가 이이 수행해야 그것을 의미하지 않는다 수행 할 수 있습니다해서

flattened = sorted((time,key,count) for day in data.values() for time,counters in day.items() for key,count in counters.items()) 
{time:{key:sum(datum[2] for datum in counters) for key,counters in itertools.groupby(group, lambda x:x[1])} for time,group in itertools.groupby(flattened, lambda x:x[0])} 

{'15:20:00': {'outs': 30, 'ins': 15}, '15:00:00': {'outs': 15, 'ins': 17}, '15:10:00': {'outs': 15, 'ins': 36}} 

. 나는 가장 명확한 해결책으로 갈 것이고 이것은 그렇지 않다.

Answer 2

당신은 팬더 DataFrames 사용할 수 있습니다 당신이 원하는 조건으로 dataframe (folowings 이전의 질문에 대답) 간단한 NumPy와 합을 수행하는 또 다른 하나를() 만들려면 하나 그것은 2 줄 것 https://stackoverflow.com/a/18162021/764322

을, 라인 끝에 추가하여 한 줄로 만들 수도 있습니다 (상당히 길지만).

업데이트 : 코드는 해당되지 않습니다 ...칼럼 1 및 2 ins이다

는

# Create data frame 
>>> table = pd.DataFrame([[c2, d2['ins'], d2['outs']] for d1 in data.values() for c2, d2 in d1.items()]) 
>>> table 
      0 1 2 
0 15:20:00 5 10 
1 15:00:00 10 10 
2 15:10:00 12 5 
3 15:20:00 10 20 
4 15:00:00 7 5 
5 15:10:00 24 10 

[6 rows x 3 columns] 

outs이다.

>>> table.groupby(0).sum() 
      1 2 
0    
15:00:00 17 15 
15:10:00 36 15 
15:20:00 15 30 

Answer 3

이 두 줄보다 조금 더,하지만 :

from collections import Counter, defaultdict 

flattened = (time for day in data.itervalues() for time in day.iteritems()) 
sums = defaultdict(lambda: Counter()) 

for time, entries in flattened: 
    sums[time] += Counter(entries) 

주는 :

In [116]: dict(sums) 
Out[116]: 
{'15:00:00': Counter({'ins': 17, 'outs': 15}), 
'15:10:00': Counter({'ins': 36, 'outs': 15}), 
'15:20:00': Counter({'outs': 30, 'ins': 15})}