Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组
程序员文章站
2022-04-05 23:09:59
...
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。
以上就是Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组的详细内容,更多请关注其它相关文章!