国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

# python2
# coding: utf8
a = [('2016-09', 20874.73, '李四'), ('2016-10', 64296.45, '李四'), ('2016-11', 58657.1, '李四'), ('2016-12', 51253.14, '李四'), ('2017-01', 57791.88, '李四'), ('2017-01', 46007.0, '張三'), ('2017-02', 67193.55, '李四'), ('2017-02', 38352.0, '張三'), ('2017-03', 83359.53, '李四'), ('2017-03', 49661.0, '張三'), ('2017-04', 39907.0, '張三')]
s = []
for i in a:
    for dict_tmp in s:
        if dict_tmp.get('name', '') == i[2]:
            dict_tmp['data'].append([i[0], i[1]])
            break
    else:
        s.append(
            {
                'name': i[2],
                'data':  [[i[0], i[1]]]
            }
        )
print s

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

l_data = [('2016-09', 20874.73, '李四'), ('2016-10', 64296.45, '李四'), ('2016-11', 58657.1, '李四'), ('2016-12', 51253.14, '李四'), ('2017-01', 57791.88, '李四'), ('2017-01', 46007.0, '張三'), ('2017-02', 67193.55, '李四'), ('2017-02', 38352.0, '張三'), ('2017-03', 83359.53, '李四'), ('2017-03', 49661.0, '張三'), ('2017-04', 39907.0, '張三')]

for x in l_data:
    d[x[2]].append([x[0], x[1]])

result = [{'name': k, 'data': v} for k, v in d.iteritems()]

Dalam kes ini, modul panda harus digunakan untuk menjadikannya lebih mampan:

data_input = [('2016-09', 20874.73, '李四'), ('2016-10', 64296.45, '李四'), ('2016-11', 58657.1, '李四'), ('2016-12', 51253.14, '李四'), ('2017-01', 57791.88, '李四'), ('2017-01', 46007.0, '張三'), ('2017-02', 67193.55, '李四'), ('2017-02', 38352.0, '張三'), ('2017-03', 83359.53, '李四'), ('2017-03', 49661.0, '張三'), ('2017-04', 39907.0, '張三')]

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data_input)
df.columns = ['month','value','name']
d = df.set_index(['name'])
print ( set(d.index) )                           # {'張三', '李四'}
print ( list(d.loc['張三'].values.tolist()) )  # data變成list
print ( [{'data':list(d.loc[x].values.tolist()) , 'name': x} for x in set(d.index) ] )   

Barisan terakhir ialah hasil yang anda inginkan. Pada asasnya, ia menggunakan hasil indeks baris ketiga hingga terakhir sebagai asas untuk terbitan senarai untuk menghasilkan kamus yang anda inginkan, yang mengandungi nama dan data, dan data mengandungi data yang disenaraikan dalam senarai

[{'data': [['2016-09', 20874.73],
   ['2016-10', 64296.45],
   ['2016-11', 58657.1],
   ['2016-12', 51253.14],
   ['2017-01', 57791.88],
   ['2017-02', 67193.55],
   ['2017-03', 83359.53]],
  'name': '李四'},
 {'data': [['2017-01', 46007.0],
   ['2017-02', 38352.0],
   ['2017-03', 49661.0],
   ['2017-04', 39907.0]],
  'name': '張三'}]
  
  

Jika anda memerlukan lebih banyak pemprosesan data, saya sangat mengesyorkan belajar modul panda.