如何比较两个列表并找到它们之间的区别？

Question

我正在尝试制作一个程序，该程序将打印出哪些汽车的快速发展，哪些汽车没有。输入就是这样。 1 12:00:03 DX-89-EH 2 12.00.42 DX-89-EH 此列表由大量的数字板组成，因此我想将它们分为两组。一个用于传感器一，另一个用于传感器两个。之后，我想比较时间，并计算它们之间的差异。然后，我可以计算最终速度。到目前为止，我随之而来的是：

    distance = 200

def speed(line):
    max_speed = line
    print(max_speed)


def line_information(line):
    sensor, time, plate = line.split()
    return {"sensor": sensor, "time": time, "plate": plate}


data = []
file = open('traffic_input.txt').read().split('\n')
for counter, line in enumerate(file):
    if counter == 0:
        speed(line)
    else:
        data.append(line_information(line))



def elapsed_time(time_start, time_end):
    hours, minutes, seconds = time_start.split(":")
    time_start_sec = int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + int(seconds)
    hours, minutes, seconds = time_end.split(":")
    time_end_sec = int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + int(seconds)
    elapsed_time = time_end_sec - time_start_sec


def speed(kmh):
    actual_speed = (distance / elapsed_time) * 3.6


file = open('traffic_input.txt').read().split('\n')
for counter, line in enumerate(file):
    if counter == 0:
        speed(line)
    else:
        line_information(line)

有人可以解释一下我可以做什么来完成这项工作，以及如何比较列表？ 谢谢。

Answer 1

这是可以在基础Python中进行的，但是如果您正在进行更大的项目，我强烈建议您使用统计软件包（特别是numpy pandas ）来执行此操作。这是因为随着数据集的增长，Numpy和Pandas以比基本Python更有效的方式存储数据。 （请参阅本文以获取更多信息）。

使用pandas：

import pandas as pd

fullTime= []
file = open('traffic_input.txt').read().split('\n')
for counter, line in enumerate(file):
        data.append(line_information(line))

#create dataframe
data= pd.DataFrame(fullTime)

#split columns into starting time (sensor 1), ending time (sensor 2), and license plate
data["startingTime"] = data[fullTime].split()[1]
data["endingTime"] = data[fullTime].split()[4]
data["licensePlate"] = data[fullTime.split()[2]

#use elapsed time function to create a new column in the dataframe with elapsed time
data["elapsedTime"] = elapsed_time(data["startingTime"], data["endingTime"])

链接：

• 有关pandas的一些有用的 href =“ https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/05_add_columns.html” rel =“ nofollow noreferrer”>入门教程
• a /book/“ rel =“ nofollow noreferrer”>用于数据分析书籍的Python

如果您有理由与Base Python绝对结婚，请评论，我将进行编辑。但是，对于大多数数据分析任务，Python库使您的生活更轻松（即使他们花了一点时间才能提前学习）。

编辑由于您与基本Python绑定：

我将使用带有格式的列表[[启动时间，结束时间，经过的时间] [汽车2的启动时间，CAR 2的终止时间，经过）汽车2]，...]，这样

timeArr = []
for i in data:
    thisRow = [];
    startingTime = i[fullTime].split()[1]
    endingTime = i[fullTime].split()[4]
    thisRow.append([startingTime, endingTime, elapsed_time(startingTime, endingTime)

之后，您可以使用使用的时间访问每个车牌的经过的时间，

for i in timeArr:
    print(i[2])

甚至可以将车牌号添加到原始数组的一部分中使用它可以访问它的一种ID。