如何按task列表取值分组计算对应hours列表元素最大值的总和

实现思路 #

• 按顺序配对task和hours的同索引元素，以task的取值为分组维度，存储对应位置的hours数值
• 对每个分组的hours数值取最大值，所有最大值相加即为最终结果

代码实现 #

方法1：原生Python实现（无需额外依赖）

task = [1,1,1,1,2,2,3,4,5,5]
hours = [1,7,6,2,3,6,5,2,4,6]

group = {}
for t, h in zip(task, hours):
    if t not in group:
        group[t] = []
    group[t].append(h)

total = sum(max(v) for v in group.values())
print(total)

运行输出结果为 26。

方法2：使用collections.defaultdict简化写法

from collections import defaultdict

task = [1,1,1,1,2,2,3,4,5,5]
hours = [1,7,6,2,3,6,5,2,4,6]

group = defaultdict(list)
for t, h in zip(task, hours):
    group[t].append(h)

total = sum(max(v) for v in group.values())
print(total)

方法3：pandas实现（适合大数据量场景）

import pandas as pd

task = [1,1,1,1,2,2,3,4,5,5]
hours = [1,7,6,2,3,6,5,2,4,6]

df = pd.DataFrame({'task': task, 'hours': hours})
total = df.groupby('task')['hours'].max().sum()
print(total)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者No Uce