python itertools groupby_Python实用技法第14篇：根据字段将记录分组：itertools.groupby()...

以你之姓@ 2023-01-09 14:22 74阅读 0赞

1、需求有一系列的字典或对象实例，我们想根据某个特定的字段来分组迭代数据。

2、解决方案

itertools.groupby()函数在对数据进行分组时特别有用。

实例：

from operator import itemgetter

from itertools import groupby

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rows=\[

\{'name':'mark','age':18,'uid':'110'\},

\{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'\},

\{'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'\},

\{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'\},

\]

\#首先根据age排序

rows.sort(key=itemgetter('age'))

for age,items in groupby(rows,key=itemgetter('age')):

print(age)

for i in items:

print(i)

结果：

18

\{'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'\}

28

\{'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '160'\}

\{'name': 'miaomiao2', 'age': 28, 'uid': '150'\}

38

\{'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'\}

3、分析

函数groupby()通过扫描序列找出拥有相同值(或是由参数key指定的函数所返回的值)的序列项，并将它们分组。groupby()创建了一个迭代器，而在每次迭代时都会返回一个值(value)和一个子迭代器(sub\_iterator)，这个迭代器可以产生所有在该分组内具有该值得项。

在这里重要的是首先要根据age对数据进行排序。因为groupby()不会排序。

如果只是简单的根据日期将数据分组到一起，放进一个大的数据结构中以允许进行随机访问，那么利用defaultdict()构建一个一键多值字典可能会更好：

from collections import defaultdict

rows=\[

\{'name':'mark','age':18,'uid':'110'\},

\{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'\},

\{'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'\},

\{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'\},

\]

rows\_by\_age=defaultdict(list)

for row in rows:

rows\_by\_age\[row\['age'\]\].append(row)

for a in rows\_by\_age\[28\]:

print(a)

结果：

\{'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '160'\}

\{'name': 'miaomiao2', 'age': 28, 'uid': '150'\}

不考虑排序的话，defaultdict方法一般比groupby快。

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