python - 计算日期列表中每月错误 bool 值的数量？

Question

我有一个如下所示的列表，其中包含几个月内每个日期的 bool 值。我想确定每个月的 False bool 值数量，最终目标是确定每个月的每月“False”百分比。例如，如果 11 月有 15 天为假，我想显示 11 月的 50%。这如何在 Python 中完成？

list = [('2015-11-01', False), ('2015-11-02', True), ('2015-11-03', True), ('2015-11-04', True), ('2015-11-05', True)]

Answer 1

将数据存储在字典中，使用年份作为按年份分组的外键，并在每年中计算您看到 False 的次数:

from collections import defaultdict
d = defaultdict(lambda: defaultdict(float))

from calendar import monthrange, month_name
for k, v in lst:
    year, mth, _ = k.split("-")
    d[int(year)][int(mth)] += not v

for year, dct in d.items():
    for mn, v in dct.items():
        _,  days = monthrange(year, mn)
        print("Average for {}-{} is {}".format(year, month_name[mn], v / days))

获得计数后，您可以使用特定年份每月的正确天数来计算百分比。并非每年每月都有相同的天数，因此您不能使用通用日历来测试或忽略年份，日历模块会为我们处理天数。

创建一些随机数据:

from  random import choice

lst = [('2015-09-{}'.format(i), choice((True, False))) for i  in range(1,31)] + [('2015-11-{}'.format(i), choice((True, False))) for i  in range(1,31)]

输出:

Average for 2015-September is 0.533333333333
Average for 2015-November is 0.6

如果年份始终是当前年份，那么您可以将字典的创建简化为:

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
for k, v in lst:
    year, mth,_= k.split("-")
    d[mth] += not v

print(d)

但请再次确保您正确比较了天数。