딕셔너리 파일에서 key 값이 같은 것끼리 더하거나 곱해주고 싶어요
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P1 {'amphibolite.txt': 0.00593448307396262, 'basalt.txt': 0.00513281304394720, 'breccia.txt': 0.00501607343520665}
P2 {}
P3 {'amphibolite.txt': 0.00484181658252891, 'siltstone.txt': 0.00486999982527626}
P4 {'amphibolite.txt': 0.00489936166850968, 'siltstone.txt': 0.00494558784770914}
[{'amphibolite.txt': 0.00593448307396262, 'basalt.txt': 0.00513281304394720, 'breccia.txt': 0.00501607343520665}, {}, {'amphibolite.txt': 0.00484181658252891, 'siltstone.txt': 0.00486999982527626}, {'amphibolite.txt': 0.00489936166850968, 'siltstone.txt': 0.00494558784770914}]
아래는 P1~P4의 딕셔너리 파일을 합해서 inventory라는 것으로 묶은 것입니다. 저렇게 나온 값들중에 amphibolite.txt와 같이 동일한 key값이 있는 딕셔너리에서 key 값이 같은 value들을 더해서 하나의 key로 써 표현하고 싶습니다. 도와주세요
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알 수 없는 사용자 - 〉
1 답변
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pandas 가 아주 편합니다.
>>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([{'amphibolite.txt': 0.00593448307396262, 'basalt.txt': 0.00513281304394720, 'breccia.txt': 0.00501607343520665}, {}, {'amphibolite.txt': 0.00484181658252891, 'siltstone.txt': 0.00486999982527626}, {'amphibolite.txt': 0.00489936166850968, 'siltstone.txt': 0.00494558784770914}]) >>> df amphibolite.txt basalt.txt breccia.txt siltstone.txt 0 0.005934 0.005133 0.005016 NaN 1 NaN NaN NaN NaN 2 0.004842 NaN NaN 0.004870 3 0.004899 NaN NaN 0.004946 >>> df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 4 entries, 0 to 3 Data columns (total 4 columns): amphibolite.txt 3 non-null float64 basalt.txt 1 non-null float64 breccia.txt 1 non-null float64 siltstone.txt 2 non-null float64 dtypes: float64(4) memory usage: 208.0 bytes >>> df.describe() amphibolite.txt basalt.txt breccia.txt siltstone.txt count 3.000000 1.000000 1.000000 2.000000 mean 0.005225 0.005133 0.005016 0.004908 std 0.000615 NaN NaN 0.000053 min 0.004842 0.005133 0.005016 0.004870 25% 0.004871 0.005133 0.005016 0.004889 50% 0.004899 0.005133 0.005016 0.004908 75% 0.005417 0.005133 0.005016 0.004927 max 0.005934 0.005133 0.005016 0.004946 >>> df.sum() amphibolite.txt 0.015676 basalt.txt 0.005133 breccia.txt 0.005016 siltstone.txt 0.009816 dtype: float64 >>> df.product() amphibolite.txt 1.407767e-07 basalt.txt 5.132813e-03 breccia.txt 5.016073e-03 siltstone.txt 2.408501e-05 dtype: float64
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