我试图将包含相同日期的字典连接在一起，并创建这些常用日期必须具有的温度值列表，然后才能提取这些值的最大值和最小值。
我有这个：
data =
[{'temp_min': 51.75, 'date': '2019-05-31', 'temp_max': 52.25},
{'temp_min': 52.5, 'date': '2019-05-31', 'temp_max': 52.87},
{'temp_min': 53.29, 'date': '2019-05-31', 'temp_max': 53.55},
{'temp_min': 68.19, 'date': '2019-06-01', 'temp_max': 75.19},
{'temp_min': 61.45, 'date': '2019-06-01', 'temp_max': 68.45},
{'temp_min': 56.77, 'date': '2019-06-01', 'temp_max': 59.77}]
并希望这样：
[{'date':'2019:05-31', 'temp_min':[51.75, 52.5, 53.29], 'temp_max':
[52.25, 52.87, 53.55]}, {'date':'2019:06-01','temp_min':[68.19,
61.45, 56.77], 'temp_max':[75.19, 68.45, 59.77]}]
我正在尝试使用itertools groupby进行此操作，但是在尝试创建上述输出时却陷入了困境。如果对此有其他解决方法，也欢迎您。我不确定如何将分组重新放入字典中以及如何保留唯一日期。
def get_temp(temp):
return temp['date']
grouping = itertools.groupby(data, get_temp)
for key, group in grouping:
print(key)
for d in group:
print(d['temp_max'])
最佳答案
遍历组以分出最小值和最大值以分开字典的键：
def get_temp(temp):
return temp['date']
lst = []
for key, group in itertools.groupby(data, get_temp):
groups = list(group)
d = {}
d['date'] = key
d['temp_min'] = [x['temp_min'] for x in groups]
d['temp_max'] = [x['temp_max'] for x in groups]
lst.append(d)
print(lst)