python数据结构算法题十八:通过某个字段将记录分组

问题:

你有一个字典或者实例的序列,然后你想根据某个特定的字段比如 date 来分组迭 代访问。

解决方案:

itertools.groupby() 函数对于这样的数据分组操作非常实用。为了演示,假设你 已经有了下列的字典列表。

rows = [
    {
    
    'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'},
    {
    
    'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'},
    {
    
    'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'},
    {
    
    'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'},
    {
    
    'address': '5645 N RAVENSWOOD', 'date': '07/02/2012'},
    {
    
    'address': '1060 W ADDISON', 'date': '07/02/2012'},
    {
    
    'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'},
    {
    
    'address': '1039 W GRANVILLE', 'date': '07/04/2012'},
]

现在假设你想在按 date 分组后的数据块上进行迭代。为了这样做,你首先需要按 照指定的字段 (这里就是 date ) 排序,然后调用 itertools.groupby() 函数。

from operator import itemgetter from itertools import groupby
# Sort by the desired field first
rows.sort(key=itemgetter('date'))
# Iterate in groups
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
print(date) for i in items:
print(' ', i)

运行结果:

07/01/2012
  {
    
    'date': '07/01/2012', 'address': '5412 N CLARK'}
  {
    
    'date': '07/01/2012', 'address': '4801 N BROADWAY'}
07/02/2012
  {
    
    'date': '07/02/2012', 'address': '5800 E 58TH'}
  {
    
    'date': '07/02/2012', 'address': '5645 N RAVENSWOOD'}
  {
    
    'date': '07/02/2012', 'address': '1060 W ADDISON'}
07/03/2012
  {
    
    'date': '07/03/2012', 'address': '2122 N CLARK'}
07/04/2012
  {
    
    'date': '07/04/2012', 'address': '5148 N CLARK'}
  {
    
    'date': '07/04/2012', 'address': '1039 W GRANVILLE'}

groupby() 函数扫描整个序列并且查找连续相同值(或者根据指定 key 函数返回 值相同)的元素序列。在每次迭代的时候,它会返回一个值和一个迭代器对象,这个迭 代器对象可以生成元素值全部等于上面那个值的组中所有对象。

一个非常重要的准备步骤是要根据指定的字段将数据排序。因为 groupby() 仅仅 检查连续的元素,如果事先并没有排序完成的话,分组函数将得不到想要的结果。

如果你仅仅只是想根据 date 字段将数据分组到一个大的数据结构中去,并且允许 随机访问,那么最好使用 defaultdict() 来构建一个多值字典。

from collections import defaultdict rows_by_date = defaultdict(list) for row in rows:
    rows_by_date[row['date']].append(row)

可以很轻松的就能对每个指定日期访问对应的记录。

>>> for r in rows_by_date['07/01/2012']:
... print(r)
...
{
    
    'date': '07/01/2012', 'address': '5412 N CLARK'}
 {
    
    'date': '07/01/2012', 'address': '4801 N BROADWAY'}
>>>

如果对内存占用不是很关 心,这种方式会比先排序然后再通过 groupby() 函数迭代的方式运行得快一些。

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转载自blog.csdn.net/m0_68635815/article/details/135442342