如何基于条件筛选字典数据并计算指定字段的平均值？

需求场景 #

从CSV读取的字典数据中（示例如下），筛选出country为United Kingdom的用户，计算其grade的平均值、最大值、最小值。实际场景可类比为筛选特定动物（如猫）的年龄、价格等统计值。

示例字典 #

example_dictionary = {
    'name': ['Tim', 'Frank', 'Pete', 'Sam', 'Lauren', 'Darren', 'Michael'],
    'country': ['Netherlands', 'United Kingdom', 'United Kingdom', 'United Kingdom', 'United Kingdom', 'United Kingdom', 'Netherlands'],
    'grade': [6.7, 7.6, 6.4, 6.8, 7.7, 8.6, 9.0]
}

平均值计算实现 #

# 筛选符合条件的grade数据
uk_grades = [grade for country, grade in zip(example_dictionary['country'], example_dictionary['grade']) if country == 'United Kingdom']

# 计算并输出平均值（处理空数据情况）
if uk_grades:
    average_grade = sum(uk_grades) / len(uk_grades)
    print(f"英国用户的平均成绩: {average_grade:.2f}")
else:
    print("无符合条件的数据")

扩展说明 #

• 计算最大值：直接使用max(uk_grades)（需确保列表非空）
• 计算最小值：直接使用min(uk_grades)（需确保列表非空）
• 实际处理大型数据时，该逻辑同样适用，仅需替换对应的筛选字段（如animal_type == '猫'）和统计字段（如age/price）即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Remco