按键遍历字典和组项目列表

Question

我有一些字典：

my_list = [
    {'name': 'AAA', 'date': '2018-05-14', 'price': 20.0},
    {'name': 'AAA', 'date': '2018-05-15', 'price': 22.0},
    {'name': 'AAA', 'date': '2018-05-16', 'price': 30.0},
    {'name': 'BBB', 'date': '2018-05-14', 'price': 15.0},
    {'name': 'BBB', 'date': '2018-05-15', 'price': 32.0}
    ]

我的问题是如何遍历该列表以生成这种格式的列表？

parsed_list = [
    {'name': 'AAA', 'data': [['2018-05-14', 20.0], ['2018-05-15', 22.0], ['2018-05-16', 30.0]]},
    {'name': 'BBB', 'data': [['2018-05-14', 15.0], ['2018-05-15', 32.0]]}
    ]

我尝试了此问题中描述的方法：Python：将字典中的列表项分组， 但是我需要不同的输出格式，因此我无法弄清楚需要更改的内容。

Answer 1

一种方法是使用itertools.groupby()：

from itertools import groupby
print([{"name": key, "data": [(g['date'], g['price']) for g in group]} 
       for key, group in groupby(my_list, lambda x: x['name'])])
#[{'name': 'AAA', 'data': [('2018-05-14', 20.0), ('2018-05-15', 22.0), ('2018-05-16', 30.0)]},
# {'name': 'BBB', 'data': [('2018-05-14', 15.0), ('2018-05-15', 32.0)]}]

的第一个参数groupby是一个可迭代对象，在本例中为my_list。

第二个参数是一个定义如何创建组的函数，在这种情况下，您提取 key name。

注意：这会将具有相同 的连续项目分组name，因此它假定my_list已经根据名称进行了排序。如果没有，您可以先使用以下方法进行排序：

my_list = sorted(my_list, key=lambda x: x['name'])

然后我们可以迭代(key, group)来自输出的所有对groupby()并进行列表理解。

在列表理解中，我们做一个字典理解{"name": key, "data": [(g['date'], g['price']) for g in group]}来{'name': key, 'data': [[date,price]]}为每个name.

Answer 2

一种方法是使用defaultdict：

from collections import defaultdict

my_list = [
    {'name': 'AAA', 'date': '2018-05-14', 'price': 20.0},
    {'name': 'AAA', 'date': '2018-05-15', 'price': 22.0},
    {'name': 'AAA', 'date': '2018-05-16', 'price': 30.0},
    {'name': 'BBB', 'date': '2018-05-14', 'price': 15.0},
    {'name': 'BBB', 'date': '2018-05-15', 'price': 32.0}
    ]

tmp = defaultdict(list)

for item in my_list:
    tmp[item['name']].append([item['date'],item['price']])

parsed_list = [{'name':k, 'data':v} for k,v in parsed_list.items()]
print(parsed_list)

结果：

[{'name': 'AAA', 'data': [['2018-05-14', 20.0], 
                          ['2018-05-15', 22.0], ['2018-05-16', 30.0]]}, 
 {'name': 'BBB', 'data': [['2018-05-14', 15.0], ['2018-05-15', 32.0]]}]