Python实用黑科技——以某个字段进行分组

来源：互联网发布：掌灸通知乎编辑：程序博客网时间：2024/04/29 17:16

需求：
当前有个字典实例，你想以某个字段比如”日期”对整个字典里面的元素进行分组。

方法：
itertools.groupby()函数是专门用来干这个活的。请看下面这个例子，这里有一个列表构成的字典，你想按照日期来对列表进行分组，可以这么做：

In [42]: from operator import itemgetterIn [43]: from itertools import groupbyIn [44]: 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 ADDISION', 'date' : '07/02/2012'},    ...:         {'address' : '4801 N BROADWAY', 'date' : '07/01/2012'},    ...:         {'address' : '1039 W GRANVILLE', 'date' : '07/04/2012'}    ...: ]In [45]: rows.sort(key=itemgetter('date'))In [46]: for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):    ...:     print(date)    ...:     for i in items:    ...:         print(' ', i)    ...:         07/01/2012  {'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'}  {'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'}07/02/2012  {'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'}  {'address': '5645 N RAVENSWOOD', 'date': '07/02/2012'}  {'address': '1060 W ADDISION', 'date': '07/02/2012'}07/03/2012  {'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'}07/04/2012  {'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'}  {'address': '1039 W GRANVILLE', 'date': '07/04/2012'}

扩展：
实用groupby()函数前，必须对相应的要分组的字段进行排序，因为他只能对有序数据进行分组。如果你仅仅只是想针对日期进行分组并且允许随机获取，那可能更好的方法是实用defaultdict()先产生一个多维字典，例如：

In [48]: from collections import defaultdictIn [49]: rows_by_date = defaultdict(list)In [50]: for row in rows:    ...:     rows_by_date[row['date']].append(row)    ...:     In [51]: for r in rows_by_date['07/01/2012']:    ...:     print(r)    ...:     {'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'}{'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'}

对于这个例子，并不需要先对记录进行排序。因此如果不需要考虑内存，用这个方法比用groupby()要快得多。

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