分组并汇总Python中词典列表的值

问题描述

我正在尝试以一种优雅的方式写一个函数，它会将一个字典列表和一个列表组合在一起。 > 示例

  my_dataset = [
 {
'date'： datetime.date（2013,1,1），
'id'：99，
'value1'：10，
'value2'：10 
}，
 {
'date'：datetime.date（2013，1，1），
'id'：98，
'value1'：10，
'value2'：10 
}，
 {
'date'：datetime.date（2013，1，2），
'id'99，
'value1'：10，
'value2'：10 
} 
] 
 
 group_and_sum_dataset（my_dataset，'date'，['value1'，'value2']）
 

应该返回：
 [
 {
'date'：datetime.date（2013,1,1），
'value1'：20， 
'value2'：20 
}，
 {
'date'：datetime.date（2013，1，2），
'value1'：10，
'value2'：10 
} 
] 
 
  

我已经尝试使用itertools为groupby并求和每个like键值对，但我在这里遗漏的东西。这是我的功能目前的样子：

  def group_and_sum_dataset（dataset，group_by_key，sum_value_keys）：
 keyfunc = itemgetter（group_by_key）
 dataset.sort（key = keyfunc）
 new_dataset = [] 
用于键，itertools.groupby中的索引（dataset，keyfunc）：
d = {group_by_key： key} 
 d.update（{k：sum（[item [k] for index in index]）for sum in value_value_keys}）
 new_dataset.append（d）
 return new_dataset 
  

解决方案

您可以使用 collections.Counter 和 collections.defaultdict 。

使用dict可以在 O（N），而排序需要 O（NlogN）时间。

 从集合导入defaultdict，Counter 
 def solve（dataset，group_by_key，sum_value_keys）：
 dic = defaultdict（Counter）
数据集中的项目： 
 key = item [grou p_by_key] 
 vals = {k：sum_value_keys中的k的项目[k]} 
 dic [key] .update（vals）
 return dic 
 ... 
 >>> d = solve（my_dataset，'date'，['value1'，'value2']）
>>> d 
 defaultdict（< class'collections.Counter'>，
 {
 datetime.date（2013,1,2）：Counter（{'value2'：10，'value1' ：
 datetime.date（2013，1，1）：Counter（{'value2'：20，'value1'：20}）
}）
  

Counter 的优点是它会自动求和类似键的值。

示例：

  >>> c = Counter（** {'value1'：10，'value2'：5}）
>>> c.update（{'value1'：7，'value2'：3}）
>>> c 
计数器（{'value1'：17，'value2'：8}）
  

I'm trying to write a function, in an elegant way, that will group a list of dictionaries and aggregate (sum) the values of like-keys.

Example:

my_dataset = [
    {
        'date': datetime.date(2013, 1, 1),
        'id': 99,
        'value1': 10,
        'value2': 10
    },
    {
        'date': datetime.date(2013, 1, 1),
        'id': 98,
        'value1': 10,
        'value2': 10
    },
    {
        'date': datetime.date(2013, 1, 2),
        'id' 99,
        'value1': 10,
        'value2': 10
    }
]

group_and_sum_dataset(my_dataset, 'date', ['value1', 'value2'])

"""
Should return:
[
    {
        'date': datetime.date(2013, 1, 1),
        'value1': 20,
        'value2': 20
    },
    {
        'date': datetime.date(2013, 1, 2),
        'value1': 10,
        'value2': 10
    }
]
"""

I've tried doing this using itertools for the groupby and summing each like-key value pair, but am missing something here. Here's what my function currently looks like:

def group_and_sum_dataset(dataset, group_by_key, sum_value_keys):
    keyfunc = operator.itemgetter(group_by_key)
    dataset.sort(key=keyfunc)
    new_dataset = []
    for key, index in itertools.groupby(dataset, keyfunc):
        d = {group_by_key: key}
        d.update({k:sum([item[k] for item in index]) for k in sum_value_keys})
        new_dataset.append(d)
    return new_dataset

解决方案

You can use collections.Counter and collections.defaultdict.

Using a dict this can be done in O(N), while sorting requires O(NlogN) time.

from collections import defaultdict, Counter
def solve(dataset, group_by_key, sum_value_keys):
    dic = defaultdict(Counter)
    for item in dataset:
        key = item[group_by_key]
        vals = {k:item[k] for k in sum_value_keys}
        dic[key].update(vals)
    return dic
...
>>> d = solve(my_dataset, 'date', ['value1', 'value2'])
>>> d
defaultdict(<class 'collections.Counter'>,
{
 datetime.date(2013, 1, 2): Counter({'value2': 10, 'value1': 10}),
 datetime.date(2013, 1, 1): Counter({'value2': 20, 'value1': 20})
})

The advantage of Counter is that it'll automatically sum the values of similar keys.:

Example:

>>> c = Counter(**{'value1': 10, 'value2': 5})
>>> c.update({'value1': 7, 'value2': 3})
>>> c
Counter({'value1': 17, 'value2': 8})

这篇关于分组并汇总Python中词典列表的值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！