本文旨在指导读者如何从包含年份和计数的字典列表中提取数据，并将其按年份升序排列，最终得到两个可用于绘图的整数列表。文章将提供清晰的代码示例，帮助读者理解数据处理的步骤，并确保结果的准确性和可用性。
在数据可视化中，经常需要从特定的数据结构中提取所需信息，并进行必要的排序和转换。例如，当数据以字典列表的形式存在，且需要按年份进行绘图时，就需要将年份和对应的值分别提取出来，并按年份进行排序。以下步骤将详细介绍如何使用Python实现这一目标。
1. 数据提取与转换
首先，需要从字典列表中提取年份和计数。由于每个字典只有一个键值对，可以使用列表推导式简洁地完成这一步骤。同时，将年份转换为整数类型，方便后续排序。
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data = [
{'1994': 5}, {'1972': 1}, {'1974': 1}, {'2008': 2}, {'1957': 3},
{'1993': 1}, {'2003': 2}, {'1966': 1}, {'1999': 4}, {'2001': 3},
{'1980': 2}, {'2010': 2}, {'2002': 3}, {'1975': 1}, {'1990': 1},
{'1954': 2}, {'1977': 1}, {'1995': 4}, {'1991': 2}, {'1946': 1},
{'1997': 2}, {'1998': 2}, {'2014': 2}, {'1960': 1}, {'1968': 2},
{'1931': 2}, {'1942': 1}, {'2011': 1}, {'1936': 1}, {'2006': 3},
{'1981': 2}, {'1985': 1}, {'2000': 4}, {'1979': 2}, {'1940': 1},
{'1988': 2}, {'1950': 1}, {'1964': 1}, {'2017': 1}, {'2012': 2},
{'1986': 1}, {'1984': 2}, {'1941': 1}, {'1959': 1}, {'1958': 1},
{'1992': 1}, {'1983': 1}, {'2016': 2}, {'2007': 1}, {'1971': 1},
{'1962': 2}, {'2004': 1}, {'1944': 1}, {'1976': 1}, {'1952': 1},
{'2009': 2}, {'1987': 1}, {'1973': 1}, {'1948': 1}, {'1921': 1}
]
years = [int(list(d.keys())[0]) for d in data]
counts = [list(d.values())[0] for d in data]
print("提取的年份:", years)
print("提取的计数:", counts)2. 基于年份进行排序
接下来，需要根据年份对提取的数据进行排序。这里使用sorted函数，并结合lambda表达式，生成排序后的年份和计数列表。sorted函数返回的是排序后的索引列表，然后使用这些索引来重新排列年份和计数列表。
sorted_indices = sorted(range(len(years)), key=lambda k: years[k])
sorted_years = [years[i] for i in sorted_indices]
sorted_counts = [counts[i] for i in sorted_indices]
print("排序后的年份:", sorted_years)
print("排序后的计数:", sorted_counts)3. 结果验证与绘图准备
排序完成后，sorted_years和sorted_counts列表将包含按年份升序排列的数据。现在，这两个列表可以直接用于matplotlib等绘图库进行可视化。
注意事项：
- 确保字典的键是字符串类型，并且可以安全地转换为整数。
- 如果字典列表中存在重复的年份，上述代码会按照它们在原始列表中的顺序进行排序。如果需要对重复年份的计数进行合并，需要在排序前进行预处理。
- 在实际应用中，可以根据需要选择合适的绘图类型，例如折线图、柱状图等，来展示排序后的数据。
总结：
通过以上步骤，可以有效地从字典列表中提取数据，并按年份进行排序，最终得到两个可用于绘图的整数列表。这种方法简洁、高效，适用于处理各种需要排序和可视化的数据。希望本文能帮助读者更好地理解和应用Python进行数据处理和可视化。
