如何打印字典的25％到75％的值？

Question

我想在不使用numpy的情况下打印从第25个百分点到第75个百分点的所有值。

这是我尝试过的代码段。

# No Numpy allowed
import pandas as pd
def display_dashboard():
    df=pd.DataFrame({'student':student_list,'marks':marks_list})
    sorte=df.sort_values('marks',ascending=False)
    per_25=round(0.25*len(marks_list))
    per_75=round(0.75*len(marks_list))
    sor=df.sort_values('marks')
    new_dict = {k:v for k, v in sor.items() for v in range(per_25,per_75)}
    print("Students whose marks are between 25th % and 75th % are:-")
    print(new_dict)

它给出的答案是：-

Students whose marks are between 25th % and 75th % in ascending order of marks are:-
{'student': 7, 'marks': 7}

我想显示一个字典，其中显示学生及其分数在字典中占总分的25％到75％之间。

Answer 1

您可以将学生列表和标记列表zip在一起以进行排序，并使用itertools.islice获得第25个百分位数和第75个百分位数之间条目的迭代器，然后将该迭代器传递给dict构造函数以构建一个将学生姓名映射到的dict他们的标记：

from itertools import islice
from operator import itemgetter
student_list = ['Amy', 'Ben', 'Carl', 'Dan', 'Ean', 'Fab', 'Gal', 'Han']
marks_list = [29, 70, 55, 81, 13, 42, 84, 37]
total = len(marks_list)
print(dict(islice(sorted(zip(student_list, marks_list), key=itemgetter(1, 0), reverse=True), round(0.25 * total), round(0.75 * total))))

输出：

{'Ben': 70, 'Carl': 55, 'Fab': 42, 'Han': 37}

Answer 2

在形成dict的for循环中， k为student ， marks ， v为索引。 因此，在dict键（“ student” and marks” ) are overridden and the last index value保留) are overridden and the last index value 7`。 因此，您得到的结果是：

{'student': 7, 'marks': 7}

我已经filter替换了for loop ，然后将DataFrame转换为dict ：

sor = sor.loc[(sor.index >= per_25) & (sor.index <= per_75)]
new_dict = sor.to_dict('records')

这是修改后的可执行代码：

import pandas as pd

student_list=['a', 'b','c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
marks_list=[18, 45, 50, 100, 34, 45, 87, 50, 90, 26]

df=pd.DataFrame({'student':student_list,'marks':marks_list})
sorte=df.sort_values('marks',ascending=False)
per_25=round(0.25*len(marks_list))
per_75=round(0.75*len(marks_list))
sor=df.sort_values('marks')
sor = sor.loc[(sor.index >= per_25) & (sor.index <= per_75)]
new_dict = sor.to_dict('records')
print("Students whose marks are between 25th % and 75th % are:-")
print(new_dict)

它产生输出：

Students whose marks are between 25th % and 75th % are:-
[{'student': 'e', 'marks': 34}, {'student': 'f', 'marks': 45}, {'student': 'c', 'marks': 50}, {'student': 'h', 'marks': 50}, 
{'student': 'g', 'marks': 87}, {'student': 'i', 'marks': 90}, {'student': 'd', 'marks': 100}]