Python3 データ収集 特定リストの要素の集計

Question

目標）
会社の中で、男女混合フットサルのグループをつくりたい。
ただし、一定のレベル以上のメンバーの特選グループをつくりたい
そのため、体力テスト５科目を実施し、特選グループに入れるメンバーの数を数えたい。

特選グループ条件
男女共通：　体力テスト５科目の合計点が300点以上

更に、男女それぞれもう一つ追加条件を加える。

女性(f)：　100m走、200m走　の合計スコアが１６０点以上
男性(m)：　300m走、400m走　の合計スコアが１６０点以上

例) 全体が２人の場合　(N=2)

性別　50m走　100m走　200m走　300m走　400m走
f 70 78 82 57 74
m 68 81 81 60 78

記入例) 会社にいる N = 5人から特選グループをつくる。

５
f 70 78 82 57 74
m 68 81 81 60 78
f 63 76 55 80 75
f 90 100 96 10 10
m 88 78 81 97 93

問題)

以下のコードで期待値通りの出力を取得
然しながら、filite, lambdaを利用してスマートなコードに書きなおしたい。

count = 0 以下からのコードを書きなおしたい。
アドバイス宜しくお願い致します。

コード
members = int(input())

data = [
    [str(e) for e in input().split()] for _ in range(members)
]

count = 0

for i in range(members):
    sum = int(data[i][1]) + int(data[i][2]) + int(data[i][3]) + int(data[i][4]) + int(data[i][5])
    s_sum = int(data[i][2]) + int(data[i][3])
    l_sum = int(data[i][4]) + int(data[i][5])
    
    if data[i][0] == "s":
        if (sum >= 360) and (s_sum >= 160):
            count += 1
        else:
            pass
    else:
        if (sum >= 360) and (l_sum >= 160):
            count += 1
        else:
            pass
    
print(count)

Answer 1

データ変換を行います
data = [(x[0],list(map(int,x[1:]))) for x in data]

とりあえず合計が360以上を抽出する
cond1 = list(map(lambda x:sum(x[1])>=360,data))

男女の指標、160以上を抽出する
cond2 = list(map(lambda x:(sum(x[1][1:3]) if x[0][0]=='f' else sum(x[1][3:]))>=160, data))

両方とも達成した人の合計
sum(map(int, [x and y for x,y in zip(cond1,cond2)]))

Comments

[LouiS0616]

条件を分けて考えればよかったんですね。私は難しく考えすぎていたようです。

[python3_beginer]

お返事頂きありがとうございます。

条件分岐の際、全体→男性、全体→女性と考えてしまい、lambda()をうまく利用できませんでした。
上記のように、全体→男性、女性とまとめて考えればよかったんですね。
発想の視点、lambda()の利用方法とても有益な情報でした。

ありがとうございました。

[退会済みユーザー]

コメントありがとうございます。
ループより、一旦全対象に当てて計算した方が速いです。うまく説明できず、すみませんでした。

Answer 2

map, filterなどを意識した場合、以下のようにするとスマートかもしれません。
ポイントとしては、issuperiority（特選のスコアであるか？）をmapで体力テストデータに対して処理を行い、その結果をsumすることで特選メンバーをカウントします。

test_records = [
    # f/m 50m 100m 200m 300m 400m
    input().split()
    for _ in range(int(input()))  # N
]


def issuperiority(record):
    gender, data = record[0], list(map(int, record[1:]))
    common = sum(data) >= 360
    another = sum([data[1:3], data[3:5]][gender == 'm']) >= 160
    return common and another

print(sum(map(issuperiority, test_records)))

Comments

[python3_beginer]

お返事頂きありがとうございます。

ポイント整理、コードの詳細、ありがとうございます。
単純なループ処理ではなく、発想を変えればこんなにスマートになるのかと感動しました。

勉強不足で申し訳ないのですが、追記で質問よろしいでしょうか。

issuperiority関数のラストからの２行目です。
another = sum([data[1:3], data[3:5]][gender == 'm']) >= 160

２つ質問がございます。それぞれ以下の解釈で合っているでしょうか？

まず、sum()関数の中にあるリスト二つについて。
sum()の中に、リストを二つ入れることで条件分岐の役割を果たす。

次に、sum()関数の条件分岐について
前半： [data[1:3], data[3:5]]

全体の100m,200m走が160点以上
かつ300m,400m走が160点以上のリスト
→男女問わずスコアの一致のみ

後半：　[gender == 'm']

スコアクリアした男女混合の中から、男性のみ絞る

二つの条件を合わせると、男性のみの抽出になってしまうのではないかと混乱しております。

重ね重ね申し訳ありません。お時間があればご教授お願い致します。

[arch_]

anotherの処理は少し特殊になっていますが、紐解くと便利なものだと理解できると思います。

sum内部の処理と同じ内容になる書き方をすると、

data[3:5] if gender == 'm' else data[1:3]

すなわち、条件分岐は gender == 'm' で成り立っていることになります。
では、なぜ [data[1:3], data[3:5]][gender == 'm'] の書き方で上手く動いているのかですが、この処理は大きく見ると、

[リスト本体][リストへのアクセス]

で成り立っています。

「リストへのアクセス」gender == 'm' の処理は、genderが 'm'（男性）の場合はTrueを、'f'（女性）の場合はFalseと判定します。また、bool（True/False）はint（整数型）のサブクラス（>>> issubclass(bool, int) # True）にあたるので、リストの要素へのアクセスに用いることができます（False → 0, True → 1）。

これらをまとめると、

[data[1:3], data[3:5]][gender == 'm']

この処理は、m/fのパターンで

[data[1:3], data[3:5]][False] # f
[data[1:3], data[3:5]][True] # m

boolはintの役割を果たすので、

[data[1:3], data[3:5]][0] # f
[data[1:3], data[3:5]][1] # m

よって、

data[1:3] # f: 100m, 200mのスコア
data[3:5] # m: 300m, 400mのスコア

という結果がanotherのsumの内部で得られます。よって、f/mのスコアの合計を最後にsum >= 160で判定することで、女性or男性の別スコアが160点以上であるか評価しています。

[python3_beginer]

お返事頂きありがとうございます。

詳しい説明ありがとうございます。
[リスト本体][リストへのアクセス], リストの要素へのアクセスに用いることができます（False → 0, True → 1）の内容を理解できていませんでした。
新しい知識ばかりでしたが、とても丁寧な説明で初心者の私でも理解することができました。
いつも助けて頂きありがとうございます。

Answer 3

ちょっと微妙ですが、せっかく書いたので晒します。参考までに。

n = int(input())

data = [
    input().split() for _ in range(n)
]

count = 0
for datum in data:
    sex, *record = datum
    record = [int(e) for e in record]
    
    if sum(record) < 300:
        continue
        
    count += {
        'm': lambda r: r[3] + r[4] >= 150,
        'f': lambda r: r[0] + r[1] >= 150
    }[sex](record)

print(count)

Wandbox

実は

これを書く以前に『オレ流』で二本書いたんですが、どちらも冗長になってしまいました。

• 関数を濫用した割に美しくないコード Wandbox
• クラスを濫用した割に分かりづらいコード Wandbox

シンプル・イズ・ベストってことですね。

Comments

[python3_beginer]

お返事頂きありがとうございます。

３つもサンプルコードを提示して頂きとても勉強になります。
乏しい発想力なので、サンプルコードを復習し柔軟な視点をもてるよう鍛えていきます。

たくさんのコードが見れてとても楽しかったです。
ありがとうございました。

Answer 4

スマートに、ということなのと、内包表記での回答がなかったので内包表記で書いてみました。内包表記はmap, filterと等価のことができ、記述量、パフォーマンス（速度）で若干有利です。
ロジックはFrank_Sheさんの回答と同じです（ミスがなければ）。入力周りは変えてあります。

string = """f     70    78      82      57      74
m     68    81      81      60      78
f     63    76      55      80      75
f     90    100     96      10      10
m     88    78      81      97      93"""

data = [(lambda line: [line[0]] + [int(x) for x in line[1:]])(line.split())
        for line in string.split("\n")]

print(len([line for line in data # 本当は一行で書けるが、改行・インデントしないと読めない
           if ((sum(line[1:]) >= 300) and
               ((sum(line[1:3]) >= 160) 
                if line[0] == "f" else
                (sum(line[3:5]) >= 160)))]))

Comments

[python3_beginer]

お返事頂きありがとうございます。

既に解決済にも関わらず、足りていない情報を共有して頂きありがとうございます。
希望通りのスマートな表記で見ていてとても気持ちがいいです。
復習して、内包表記、map,filiter等使いこなしたいです。
ご指導ありがとうございました。