Question

我正在尝试以优雅的方式编写一个函数，它将对字典列表进行分组并聚合（求和）like-keys的值。

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'])

"""
Should return:
[
    {
        '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和求和每个like-key值对，但我在这里遗漏了一些东西。这是我的功能目前的样子：

def group_and_sum_dataset(dataset, group_by_key, sum_value_keys):
    keyfunc = 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

Answer 1

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

使用dict可以在O(N)中完成，而排序则需要O(NlogN)次。

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})
})

Counter的优势在于它会自动对相似键的值进行求和。：

示例：

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

Answer 2

谢谢，我忘记了Counter。我仍然想维护输出格式和我返回的数据集的排序，所以这是我的最终函数的样子：

def group_and_sum_dataset(dataset, group_by_key, sum_value_keys):

    container = defaultdict(Counter)

    for item in dataset:
        key = item[group_by_key]
        values = {k:item[k] for k in sum_value_keys}
        container[key].update(values)

    new_dataset = [
        dict([(group_by_key, item[0])] + item[1].items())
            for item in container.items()
    ]
    new_dataset.sort(key=lambda item: item[group_by_key])

    return new_dataset

Answer 3

这里是使用response.ok() === false的一种方法，您只关注于如何构造输出。

给出

import datetime
import collections as ct

import more_itertools as mit


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}
]

代码

# Step 1: Build helper functions    
kfunc = lambda d: d["date"]
vfunc = lambda d: {k:v for k, v in d.items() if k.startswith("val")}
rfunc = lambda lst: sum((ct.Counter(d) for d in lst), ct.Counter())

# Step 2: Build a dict    
reduced = mit.map_reduce(dataset, keyfunc=kfunc, valuefunc=vfunc, reducefunc=rfunc)
reduced

输出

defaultdict(None,
            {datetime.date(2013, 1, 1): Counter({'value1': 20, 'value2': 20}),
             datetime.date(2013, 1, 2): Counter({'value1': 10, 'value2': 10})})

项目按日期分组，并且相关值减少为Counters。

详细信息

步骤

构建辅助函数以自定义最终more_itertools中的键，值和精简值。在这里我们要：
- 按日期分组（kfunc）
- 保留“ value *”参数（vfunc）的内置字典
- 通过转换为defaultdict和collections.Counters汇总字典（rfunc）。请在下面的⁺中查看等效的rfunc。
将帮助函数传递给summing them。

简单的分组依据

...在该示例中，您要按ID和日期分组吗？

没问题。

>>> kfunc2 = lambda d: (d["date"], d["id"])
>>> mit.map_reduce(dataset, keyfunc=kfunc2, valuefunc=vfunc, reducefunc=rfunc)
defaultdict(None,
            {(datetime.date(2013, 1, 1),
              99): Counter({'value1': 10, 'value2': 10}),
             (datetime.date(2013, 1, 1),
              98): Counter({'value1': 10, 'value2': 10}),
             (datetime.date(2013, 1, 2),
              99): Counter({'value1': 10, 'value2': 10})})

自定义输出

虽然结果数据结构清晰，简洁地呈现了结果，但是OP的预期输出可以重建为简单的字典列表：

>>> [{**dict(date=k), **v} for k, v in reduced.items()]
[{'date': datetime.date(2013, 1, 1), 'value1': 20, 'value2': 20},
 {'date': datetime.date(2013, 1, 2), 'value1': 10, 'value2': 10}]

有关map_reduce的更多信息，请参见more_itertools.map_reduce。通过> pip install more_itertools安装。

⁺等效的归约函数：

def rfunc(lst: typing.List[dict]) -> ct.Counter:
    """Return reduced mappings from map-reduce values."""
    c = ct.Counter()
    for d in lst:
        c += ct.Counter(d)
    return c

在Python中分组并汇总字典列表的值

3 个答案: