将列表中的类似词典合并在一起

Question

这里是python的新手.我一直在拉我的头发几个小时仍然无法解决这个问题.

我有一个词典列表:

[ {'FX0XST001.MID5': '195', 'Name': 'Firmicutes', 'Taxonomy ID': '1239', 'Type': 'phylum'}
  {'FX0XST001.MID13': '4929', 'Name': 'Firmicutes', 'Taxonomy ID': '1239','Type': 'phylum'},
  {'FX0XST001.MID6': '826', 'Name': 'Firmicutes', 'Taxonomy ID': '1239', 'Type': 'phylum'},
                                        .
                                        .
                                        .
                                        .

  {'FX0XST001.MID6': '125', 'Name': 'Acidobacteria', 'Taxonomy ID': '57723', 'Type': 'phylum'}
  {'FX0XST001.MID25': '70', 'Name': 'Acidobacteria', 'Taxonomy ID': '57723', 'Type': 'phylum'}
  {'FX0XST001.MID40': '40', 'Name': 'Acidobacteria', 'Taxonomy ID': '57723', 'Type': 'phylum'} ]

我想根据类型,名称和分类标识合并列表中的字典

  [ {'FX0XST001.MID5': '195', 'FX0XST001.MID13': '4929', 'FX0XST001.MID6': '826', 'Name': 'Firmicutes', 'Taxonomy ID': '1239', 'Type': 'phylum'}
                                        .
                                        .
                                        .
                                        .

    {'FX0XST001.MID6': '125', 'FX0XST001.MID25': '70', 'FX0XST001.MID40': '40', 'Name': 'Acidobacteria', 'Taxonomy ID': '57723', 'Type': 'phylum'}]

我有这样的数据结构设置,因为我需要稍后使用csv.DictWriter将数据写入CSV.

有人会指出我正确的方向吗？

Answer 1

您可以使用groupby函数:

http://docs.python.org/library/itertools.html#itertools.groupby

from itertools import groupby

keyfunc = lambda row : (row['Type'], row['Taxonomy ID'], row['Name'])

result = []

data = sorted(data, key=keyfunc)
for k, g in groupby(data, keyfunc):
    # you can either add the matching rows to the item so you end up with what you wanted
    item = {}        
    for row in g:
        item.update(row)
    result.append(item)

    # or you could just add the matched rows as subitems to a parent dictionary
    # which might come in handy if you need to work with just the parts that are
    # different
    item = {'Type': k[0], 'Taxonomy ID' : k[1], 'Name' : k[2], 'matches': [])
    for row in g:
        del row['Type']
        del row['Taxonomy ID']
        del row['Name']
        item['matches'].append(row)
    result.append(item)