Calcolare la media con linq senza raggruppamento

Question

Ho un datatable, che contiene diverse colonne. voglio calcolare la media di questi con LINQ, senza raggruppamento: ho provato questo:

dtPointCollFb.GroupBy(r => 1).Select(r => new 
     { 
      Plus100 = r.Average(item => item.PLUS100), 
      Plus50 = r.Average(item => item.PLUS50), 
      Plus10 = r.Average(item => item.PLUS10), 
      Plus5 = r.Average(item => item.PLUS5), 
      Plus1 = r.Average(item => item.PLUS1), 
      NULLA = r.Average(item => item.NULLA) 
     }).ToList() 

Questo funziona perfettamente, quando ho calcolare somma, ma con media producono i primi valori record, non media tutti i record . Penso che questo non sia necessario: .GroupBy (r => 1) perché sto raggruppando con costante.

Ma senza questo non posso usare media solo per l'intera query, e solo per una colonna:

dtPointCollFb.Average(r => r.PLUS100) 

Così qualcuno può produrre una soluzione semplice best practice? Se è possibile con la sintassi del metodo, non la query.

voglio qualcosa di simile:

dtPointCollFb.GroupBy(r => 0).Select(r => new 
     { 
      Plus100 = r.Sum(item => item.PLUS100)/dtPointCollFb.Rows.Count, 
      Plus50 = r.Sum(item => item.PLUS50)/dtPointCollFb.Rows.Count, 
      Plus10 = r.Sum(item => item.PLUS10)/dtPointCollFb.Rows.Count, 
      Plus5 = r.Sum(item => item.PLUS5)/dtPointCollFb.Rows.Count, 
      Plus1 = r.Sum(item => item.PLUS1)/dtPointCollFb.Rows.Count, 
      NULLA = r.Sum(item => item.NULLA)/dtPointCollFb.Rows.Count 
     }).ToList() 

ma con modo più semplice e più pulito. Questo produce la media correttamente.

Answer 1

Enumerable.Average calcola una media per una sequenza di numeri. Quindi devi proiettare (ovvero Select) una colonna per ogni media di cui hai bisogno.

dtPointCollFb.Select(r => r.PLUS100).Average() 

o

dtPointCollFb.Average(r => r.PLUS100)  

GroupBy costruisce una lista di liste. In questo caso l'elenco (esterno) ha un elemento. (Dato che si sta arbitrariamente utilizzando la stessa chiave per tutti gli elementi della lista originale)

Quindi quello che hai sopra potrebbe facilmente essere scritte come:

var averages = new 
{ 
    Plus100 = dtPointCollFb.Average(item => item.PLUS100), 
    Plus50 = dtPointCollFb.Average(item => item.PLUS50), 
    Plus10 = dtPointCollFb.Average(item => item.PLUS10), 
    Plus5 = dtPointCollFb.Average(item => item.PLUS5), 
    Plus1 = dtPointCollFb.Average(item => item.PLUS1), 
    NULLA = dtPointCollFb.Average(item => item.NULLA) 
}; 

Senza fare niente di più richiederebbe personalizzato funzioni di estensione (estensione IEnumerable<DataTableClass>).

Answer 2

Se, come suggerito da Christopher, si desidera utilizzare le estensioni, è possibile utilizzare il metodo Aggregate.

Data la classe di

public class DataPoint 
{ 
    public double Plus100 { get; set; } 
    public double Plus50 { get; set; } 
    public double Plus10 { get; set; } 
    public double Plus5 { get; set; } 
    public double Plus1 { get; set; } 
    public double NULLA { get; set; } 
} 

la funzione di media sarebbe simile a questa (il conteggio manuale evita più enumerazioni attraverso la raccolta):

public static DataPoint Average(this IEnumerable<DataPoint> dataPoints) 
{ 
    var count = 0; 
    var totals = dataPoints.Aggregate((lhs, rhs) => 
     { 
      ++count; 
      return new DataPoint 
       { 
        Plus100 = lhs.Plus100 + rhs.Plus100, 
        Plus50 = lhs.Plus50 + rhs.Plus50, 
        Plus10 = lhs.Plus10 + rhs.Plus10, 
        Plus5 = lhs.Plus5 + rhs.Plus5, 
        Plus1 = lhs.Plus1 + rhs.Plus1, 
        NULLA = lhs.NULLA + rhs.NULLA 
       }; 
     }); 

    return new DataPoint 
     { 
      Plus100 = totals.Plus100/count, 
      Plus50 = totals.Plus50/count, 
      Plus10 = totals.Plus10/count, 
      Plus5 = totals.Plus5/count, 
      Plus1 = totals.Plus1/count, 
      NULLA = totals.NULLA/count 
     }; 
} 

Il vantaggio di questo metodo è che si va solo attraverso la raccolta una volta. Se si dispone di un set di dati di grandi dimensioni, si risparmia energia di calcolo. Se hai meno punti dati, utilizzerei il metodo di Christopher.