python itertools groupby几个属性

Question

我正在尝试按属性对对象进行分组。我知道如何做一个，但如何包含几个属性，例如：

class Node:
    def __init__(self, name1, name2, id_):
        self.name1 = name1
        self.name2 = name2
        self.id_= id_
 def __repr__(self):
        return f"<{self.id_}>{self.name1}-{self.name2}"

l = [Node('WWA', 'KATO', 1), Node('WWA', 'POZ', 2), Node('SZCZ', 'GDN', 3), Node('GDN', 'BYD', 4), Node('BIA', 'OLS', 5), Node('LUB', 'WWA',6 )]

get_attr = attrgetter("name1")
l= [list(g) for k, g in groupby(sorted(l, key=get_attr), get_attr )]

结果：

[[<5>BIA-OLSZ],
 [<4>GDN-BYD],
 [<6>LUB-WWA],
 [<3>SZCZ-GDN],
 [<1>WWA-KATO, <2>WWA-POZ]]

我想按 name1 或 name2 分组并得到它：

[[<5>BIA-OLSZ],
 [<4>GDN-BYD],<3>SZCZ-GDN],
 [<1>WWA-KATO, <2>WWA-POZ, <6>LUB-WWA]]

Answer 1

您无法使用 groupby 执行此操作，因为您需要为每个组设置两个标识符。

要为每个组设置多个键，您可以使用字典，其中节点列表与两个键（名称 1 和名称 2）相关联。将每个节点添加到与其名称之一相对应的组中，将生成一个（冗余）组列表作为字典的 values()。然后，您可以从中获取不同的（非空）组：

d = dict()
for n in l:
    d.setdefault(n.name1, d.setdefault(n.name2,[])).append(n) # link both names
l = [*{id(g):g for g in d.values() if g}.values()]            # distinct groups

print(l)

[[<1>WWA-KATO, <2>WWA-POZ, <6>LUB-WWA], 
 [<3>SZCZ-GDN, <4>GDN-BYD], 
 [<5>BIA-OLS]]

请注意，这并没有正式解决我关于重叠组属性的原始问题，因此如果我们将 Node('LUB','GDN',7) 添加到列表中，它将最终出现在可能的组之一中或者可能不是您想要的位置：

l = [Node('WWA', 'KATO', 1), Node('WWA', 'POZ', 2), Node('SZCZ', 'GDN', 3), 
     Node('GDN', 'BYD', 4), Node('BIA', 'OLS', 5), Node('LUB', 'WWA',6 ), 
     Node('LUB', 'GDN',7 )]

d = dict()
for n in l:
    d.setdefault(n.name1, d.setdefault(n.name2,[])).append(n) 
l = [*{id(g):g for g in d.values() if g}.values()]            

print(l)

[[<1>WWA-KATO, <2>WWA-POZ, <6>LUB-WWA, <7>LUB-GDN], 
 [<3>SZCZ-GDN, <4>GDN-BYD], 
 [<5>BIA-OLS]]

这可以通过选择具有最多节点数的属性作为分组键来解决。 Counter 类（来自集合）可以帮助确定属性频率。

from collections import Counter
f = Counter(n.name1 for n in l) + Counter(n.name2 for n in l) # frequencies
d = dict()
for n in l:
    k = (n.name1,n.name2)[(f[n.name2],n.name2)>(f[n.name1],n.name1)]
    d.setdefault(k,[]).append(n)  # group with most frequent attrib.
l = list(d.values())

print(l)
[[<1>WWA-KATO, <2>WWA-POZ, <6>LUB-WWA],
 [<3>SZCZ-GDN, <4>GDN-BYD, <7>LUB-GDN],
 [<5>BIA-OLS]]

请注意，我还在频率比较中使用属性本身，以便一致地应用平局（基于更大的名称）