[已解决]多属性数据排序问题

我不是第一个

假如我有100组数据需要排序：   
它们共有的属性

体重：                 占比 10%   重的优先
身高：                 占比 15%   高的优先
姓氏：                 占比 10%   赵钱孙李周吴郑    优先顺序
上网时长：          占比 30%     长的优先
年纪：                占比 15%    大的优先
学历：                占比 20%    高的优先


有没有py库可以计算它们的综合数据大小进行排序，或者有什么算法可以计算。
谢谢。

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tommyyu

2022-12-2 20:47:11

我不是第一个 发表于 2022-12-2 20:42
sorted我只用过同属性值相比较，复杂点的不知道咋用。我想计算综合得分值进行比较，不知道行不行。

你可以参考一下这个例子

>>> class A:
        def __init__(self, x, y):
                self.x = x
                self.y = y
        def print_self(self):
                print(self.x, self.y)

                
>>> def cmp(s):
        return s.x + s.y

>>> n = list(sorted([A(1, 2), A(3, 4), A(5, 6)], key = cmp))
>>> n[0].print_self()
1 2
>>> n[1].print_self()
3 4
>>> n[2].print_self()
5 6
>>> 

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tommyyu

可以通过sorted函数进行排序，确定其中的key参数

我不是第一个

tommyyu 发表于 2022-12-2 20:25
可以通过sorted函数进行排序，确定其中的key参数

sorted我只用过同属性值相比较，复杂点的不知道咋用。我想计算综合得分值进行比较，不知道行不行。

tommyyu

我不是第一个 发表于 2022-12-2 20:42
sorted我只用过同属性值相比较，复杂点的不知道咋用。我想计算综合得分值进行比较，不知道行不行。

你可以参考一下这个例子

>>> class A:
        def __init__(self, x, y):
                self.x = x
                self.y = y
        def print_self(self):
                print(self.x, self.y)

                
>>> def cmp(s):
        return s.x + s.y

>>> n = list(sorted([A(1, 2), A(3, 4), A(5, 6)], key = cmp))
>>> n[0].print_self()
1 2
>>> n[1].print_self()
3 4
>>> n[2].print_self()
5 6
>>> 

gywjj

估计只有单独弄循环，然后将每个值乘占比最后加起来再排序吧，这个规则都是你自己在写，肯定是没有现存的。把数据读到pandas然后为每一种属性排序加列算出占比得分，最后把这些分加起来，再排序。

我不是第一个

gywjj 发表于 2022-12-2 21:53
估计只有单独弄循环，然后将每个值乘占比最后加起来再排序吧，这个规则都是你自己在写，肯定是没有现存的。 ...

大概已经弄出来了。每组不同属性的值差距是很大的，核心主要是要算出单个属性比分，对综合比分影响不大才行。

我不是第一个

tommyyu 发表于 2022-12-2 20:47
你可以参考一下这个例子

谢谢给的代码，有启发。估计搞成了。

阿奇_o

from collections import namedtuple
Person = namedtuple('Person', 'name w h age edu netTime')
data = [('张三', 70, 178, 20, '本科', 2), ('李四', 68, 178, 24, '研究生', 1), ('王五', 60, 170, 28, '大专', 3)]
ps = [ Person(*d) for d in data]
ps
[Person(name='张三', w=70, h=178, age=20, edu='本科', netTime=2), Person(name='李四', w=68, h=178, age=24, edu='研究生', netTime=1), Person(name='王五', w=60, h=170, age=28, edu='大专', netTime=3)]
def f(d):
    xs = list('赵钱孙李周郑王张卢崔刘')
    xs_v = dict(zip(xs, range(len(xs), 0, -1)))  # 越排在前面，值越大
    edu_v = {'大专': 1, '本科': 2, '研究生': 3}
    return xs_v[d.name[0]] * 0.1 + d.w*0.1 + d.h*0.15 + d.age*0.15 + edu_v[d.edu]*0.2 + d.netTime*0.3   # 具体算法可以根据需要自己改
f(ps[0])
38.1
sorted(ps, key=f)
[Person(name='王五', w=60, h=170, age=28, edu='大专', netTime=3), Person(name='张三', w=70, h=178, age=20, edu='本科', netTime=2), Person(name='李四', w=68, h=178, age=24, edu='研究生', netTime=1)]