Python cookbook(数据结构与算法)根据字段将记录分组操作示例

针对“Python cookbook(数据结构与算法)根据字段将记录分组操作示例”的完整攻略，以下是详细的讲解：

问题描述

假设我们有一组数据记录，每个记录包含一些特定的字段，并且我们想对这些记录根据其中一个或多个字段进行分组。假如我们想将这些数据根据它的date字段进行分组，并对每个分组进行一些计算，该怎么做呢？

解决方案

一般情况下，我们可以使用 itertools.groupby() 函数来完成这个任务。但是，它要求输入的序列必须是排序过的，否则它不能正常工作。因此，如果我们最好先对序列排序，然后再使用 groupby() 函数。例如：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby

# 记录列表
rows = [
    {'date': '2022-01-01', 'remark': 'remark1', 'value': 10},
    {'date': '2022-01-01', 'remark': 'remark2', 'value': 20},
    {'date': '2022-01-02', 'remark': 'remark3', 'value': 30},
    {'date': '2022-01-02', 'remark': 'remark4', 'value': 40},
    {'date': '2022-01-03', 'remark': 'remark5', 'value': 50},
    {'date': '2022-01-03', 'remark': 'remark6', 'value': 60},
]

# 按照 date 字段进行排序
rows.sort(key=itemgetter('date'))

# 将记录分组
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
    print(date)
    for item in items:
        print('\t', item)

运行结果如下：

2022-01-01
         {'date': '2022-01-01', 'remark': 'remark1', 'value': 10}
         {'date': '2022-01-01', 'remark': 'remark2', 'value': 20}
2022-01-02
         {'date': '2022-01-02', 'remark': 'remark3', 'value': 30}
         {'date': '2022-01-02', 'remark': 'remark4', 'value': 40}
2022-01-03
         {'date': '2022-01-03', 'remark': 'remark5', 'value': 50}
         {'date': '2022-01-03', 'remark': 'remark6', 'value': 60}

接着，我们可以在分组上进行一些聚合操作，例如求和、平均数等。示例代码如下：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby

rows = [
    {'date': '2022-01-01', 'remark': 'remark1', 'value': 10},
    {'date': '2022-01-01', 'remark': 'remark2', 'value': 20},
    {'date': '2022-01-02', 'remark': 'remark3', 'value': 30},
    {'date': '2022-01-02', 'remark': 'remark4', 'value': 40},
    {'date': '2022-01-03', 'remark': 'remark5', 'value': 50},
    {'date': '2022-01-03', 'remark': 'remark6', 'value': 60},
]

# 按照 date 字段进行排序
rows.sort(key=itemgetter('date'))

# 各组的和
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
    total = 0
    for item in items:
        total += item['value']
    print(date, total)

# 各组的平均数
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
    total = 0
    count = 0
    for item in items:
        total += item['value']
        count += 1
    print(date, total / count)

运行结果如下：

2022-01-01 30
2022-01-02 70
2022-01-03 110
2022-01-01 15.0
2022-01-02 35.0
2022-01-03 55.0

总结

这样，我们就讲解了如何使用 Python cookbook(数据结构与算法)根据字段将记录分组。首先对记录进行排序，然后使用 itertools.groupby() 函数将记录分组，并在分组操作中进行一些计算操作。