Python的列表推导（理想情况下）在SQL中是否等同于“count（*）... group by ...”？ [英] Can Python's list comprehensions (ideally) do the equivalent of 'count(*)...group by...' in SQL?

问题描述

我认为列表推导可能会给我这个，但我不知道：在Python（2.6）中的任何优雅的解决方案一般用于在列表中选择唯一的对象，并提供计数？

（我定义了一个 __ eq __ 来定义我的对象定义的唯一性）。

所以在RDBMS-land中，这样的：

  CREATE TABLE x（n NUMBER（1））; 
 INSERT INTO x VALUES（1）; 
 INSERT INTO x VALUES（1）; 
 INSERT INTO x VALUES（1）; 
 INSERT INTO x VALUES（2）; 
 
 SELECT COUNT（*），n FROM x 
 GROUP BY n; 
  

其中：

  COUNT（*）n 
 ========== 
 3 1 
 1 2 
  

所以，这里是我在Python中的等效列表：

  1,1,1,2] 
  

我想要的输出与SQL SELECT给出的输出相同。

编辑：我在这里给出的例子是简化的，我实际上是处理用户定义的对象实例的列表：只是为了完整性我包括我需要的额外的代码让整个工作：

  import hashlib 
 
 def __hash __（self）：
 md5 = hashlib.md5（）
 [md5.update（i）for i in self.my_list_of_stuff] 
 return int（md5.hexdigest（），16）
  

需要 __ hash __ 方法才能获得 code>转换为工作（我选择了在2.6中工作的列表理解概念[尽管事实上，我知道涉及到低效率（见注释） - 我的数据集足够小，不是一个问题] ）。 my_list_of_stuff 上面是我的对象定义上的（字符串）列表。

解决方案

p> Lennart Regebro提供了一个很好的一线

 >>> values = [1,1,1,2] 
>>>> print [（x，values.count（x））for x in set（values）] 
 [（1,3），（2,1）] 
  pre> 
 
 
 如S.Lott提到的，一个defaultdict可以做同样的事情。
 
I think list comprehensions may give me this, but I'm not sure: any elegant solutions in Python (2.6) in general for selecting unique objects in a list and providing a count?

(I've defined an __eq__ to define uniqueness on my object definition).

So in RDBMS-land, something like this:
CREATE TABLE x(n NUMBER(1));
INSERT INTO x VALUES(1);
INSERT INTO x VALUES(1);
INSERT INTO x VALUES(1);
INSERT INTO x VALUES(2);

SELECT COUNT(*), n FROM x
GROUP BY n;
Which gives:
COUNT(*) n
==========
3        1
1        2
So , here's my equivalent list in Python:
[1,1,1,2]
And I want the same output as the SQL SELECT gives above.

EDIT: The example I gave here was simplified, I'm actually processing lists of user-defined object-instances: just for completeness I include the extra code I needed to get the whole thing to work:
import hashlib

def __hash__(self):
    md5=hashlib.md5()
    [md5.update(i) for i in self.my_list_of_stuff]
    return int(md5.hexdigest(),16)
The __hash__ method was needed to get the set conversion to work (I opted for the list-comprehension idea that works in 2.6 [despite the fact that I learnt that involves an inefficiency (see comments) - my data set is small enough for that not be an issue]). my_list_of_stuff above is a list of (Strings) on my object definition.
解决方案
Lennart Regebro provided a nice one-liner that does what you want:    
>>> values = [1,1,1,2]
>>> print [(x,values.count(x)) for x in set(values)]
[(1, 3), (2, 1)]
As S.Lott mentions, a defaultdict can do the same thing.

                        
这篇关于Python的列表推导（理想情况下）在SQL中是否等同于“count（*）... group by ...”？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！