Itertools之groupby的使用

发布于 2020-05-06  478 次阅读


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随机生成一批学生的学号(6位整数)和成绩[0,100],完成:
按成绩升序排列;
统计各区间[0,60),[60,70),[70,80),[80,90),[90,100]的人数;
列出各区间的名单(按学号降序)。


参考结果如下页:

名单和成绩已生成完毕。

按成绩排序:
790171	28
344972	63
380939	66
898488	68
606951	68
605918	73
432855	80
295612	81
275613	93
459370	100

各个区间的人数:
0-60:1人
60-70:4人
70-80:1人
80-90:2人
90-100:2人

各个区间的名单:
0-60:790171
60-70:898488 606951 380939 344972
70-80:605918
80-90:432855 295612
90-100:459370 275613
'''

from random import randint
from  itertools import groupby

students = {randint(100000,999999):randint(0,100) for i in range(randint(10,20))}
#生成[10,20]个学生及其成绩,字典可以防止sId重复,因此学生数可能少于10
print('名单和成绩已生成完毕。')

print('\n按成绩排序:')
sl = sorted(students.items(),key = lambda x:x[1])#按成绩排序(sorted list)
print(*[f'{sId}	{scores}' for sId,scores in sl], sep='\n')

gs = list(range(60, 100, 10))#分组标准 (grouping standards)
dgs = [f'{start}-{end}' for start,end in zip([0]+gs, gs+[100])]
#生成分组标准的描述 (description of grouping standards ) = ['0-60', '60-70', '70-80', '80-90', '90-100']

g = [(dgs[i],list(v)) for i,v in groupby(sl, lambda x: sum(x[1] >= st for st in gs))]
assert sum(len(sg) for d,sg in g) == len(students)#调试用

print('\n各个区间的人数:')
print(*[f'{d}:{len(sg)}人' for d,sg in g], sep='\n')

print('\n各个区间的名单:')
print(*[f'{d}:{" ".join(str(s[0]) for s in sg)}' for d,sg in g], sep='\n')

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