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Python实用技法第14篇:根据字段将记录分组:itertools.groupby()

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上一篇文章:Python实用技法第13篇:对自定义类对象排序:attrgetter
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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实用技法第5篇:一键多值字典:defaultdict

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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总结

以上是脚本宝典为你收集整理的

Python实用技法第14篇:根据字段将记录分组:itertools.groupby()

全部内容,希望文章能够帮你解决

Python实用技法第14篇:根据字段将记录分组:itertools.groupby()

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