本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
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 itemgetterfrom itertools import groupbyrows=[ {'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')<a>本文来源gao*daima.com搞@代#码&网6</a>): 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
python实现一键多值字典的方法实现
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 defaultdictrows=[ {'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。
以上就是Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组的详细内容，更多请关注搞代码gaodaima其它相关文章！
搞代码网（gaodaima.com）提供的所有资源部分来自互联网，如果有侵犯您的版权或其他权益，请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发送到邮箱[email protected]，我们会在看到邮件的第一时间内为您处理，或直接联系QQ：872152909。本网站采用BY-NC-SA协议进行授权
转载请注明原文链接：Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组
转载请注明原文链接：Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组
