Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组

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本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

1、需求

有一系列的字典或对象实例,我们想根据某个特定的字段来分组迭代数据。

2、解决方案

itertools.groupby()函数在对数据进行分组时特别有用。

实例:

from operator import itemgetter from itertools import groupby  rows=[     {'name':'mark','age':18,'uid':'110'},     {'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'},     {'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'},     {'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'}, ]  #首先根据age排序 rows.sort(key=itemgetter('age'))  for age,items in groupby(rows,key=itemgetter('age')):     print(age)     for i in items:         print(i)

结果:

18 {'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'} 28 {'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '160'} {'name': 'miaomiao2', 'age': 28, 'uid': '150'} 38 {'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'}

3、分析

python实现一键多值字典的方法实现

函数groupby()通过扫描序列找出拥有相同值(或是由参数key指定的函数所返回的值)的序列项,并将它们分组。groupby()创建了一个迭代器,而在每次迭代时都会返回一个值(value)和一个子迭代器(sub_iterator),这个迭代器可以产生所有在该分组内具有该值得项。

在这里重要的是首先要根据age对数据进行排序。因为groupby()不会排序。

如果只是简单的根据日期将数据分组到一起,放进一个大的数据结构中以允许进行随机访问,那么利用defaultdict()构建一个一键多值字典可能会更好:

from collections import defaultdict  rows=[     {'name':'mark','age':18,'uid':'110'},     {'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'},     {'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'},     {'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'}, ]  rows_by_age=defaultdict(list) for row in rows:     rows_by_age[row['age']].append(row) for a in rows_by_age[28]:     print(a)

结果:

{'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '160'} {'name': 'miaomiao2', 'age': 28, 'uid': '150'}

不考虑排序的话,defaultdict方法一般比groupby快。

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