Как добавить элементы подсписков на основе индекса - Python

Как вы добавляете элементы в подсписки в соответствии с индексом значений? Например, как вы поворачиваете это:

nested_list = [[1,2],[3,4],[5,6]]

в это? :

sublist_sums = [9,12] # [1 + 3 + 5, 2 + 4 + 6]

Извините, если название было не очень ясным, я не был уверен, как его выразить.

python python-3.x list sum nested-lists

29.04.2019 01:21

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

298

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Если использование NumPy разрешено, вы можете использовать numpy.sum() вместе с axis=0:

In [11]: np.sum(nested_list, axis=0)
Out[11]: array([ 9, 12])

С другой стороны, если вам нужно простое решение Python, то достаточно будет использовать результат ziped в понимании списка:

In [32]: [sum(l) for l in zip(*nested_list)]
Out[32]: [9, 12]

Я использовал цикл for для изменения элементов списка. Есть ли другой, более Pythonic способ сделать это?

— 29.04.2019 01:49

@PandaTobi Добавлено!

— 29.04.2019 01:55

29.04.2019 01:31

Already an answer is accepted , but the following can also be used for your requirement.Let me know does this answer your question.

import pandas as pd
import numpy as np

c = ['Val1','Val2'] 
v = [
        [1,1.0],
        [2,1.0],
        [1,1.0],
        [2,0.98],
        [3,0.78],
        [4,0.70],
        [9,0.97],
        [6,0.67],
        [12,0.75],

    ]



n = len(v)

df = pd.DataFrame(v,columns=c)


#Take top N ie all elements in this case and sum it.
print(list(df.groupby('Val1').head(n).sum()))  

#### Output ####
[40.0, 7.85]




#Alternatively you can create a column where the value is same for all
#In my case column is 'id' and value is 1
#Then apply group-by-sum on 'id'
df['id'] = [1]*n   
print(df.groupby('id').sum())

#### Output ####
    Val1  Val2
id            
1     40  7.85

Спасибо, Притам, это хорошая альтернатива ответу кмарио. Вы заслуживаете плюса! :)

— 02.05.2019 17:02

02.05.2019 08:44