嵌套列表操作

Question

我有一个嵌套列表，其中包含产品名称、产品 ID 和产品数据（另一个列表）。我想创建一个具有唯一名称和产品 ID 的字典列表，并加入与 name 和 id 变量相关的数据列表。

我的数据如下：

print(x)
[(14, 'netflix', [1, 2, 3, 4, 5, 6]), (14, 'netflix', [7, 8, 9, 10]),(15,'tv',
[1, 2, 3, 4, 5]), (15, 'tv', [7, 8, 9]), (16, 'radio', [1, 2, 3, 4]), 
(16, 'radio', [1, 2, 3, 4]) 

我想将我的数据转换为：

x = [{'product_id':x[0], 'product': row[1], 'values':row[2]} for row in x]

#or for this example

x = [{'product_id':14, 'product':'netflix', 'values':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}, 
     {'product_id':15, 'product': 'tv',     'values':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}, 
     {'product_id':16, 'product': 'radio',  'values':[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}]

我知道我可以使用以下方法遍历嵌套列表：

for inner_l in x:
    for item in x:
        print(item)

但我不确定如何操作这些列表来创建我想要的输出

Answer 1

一种方法是使用itertools.groupby 将内部元组按第一项分组，即product_id（如果它们没有排序，则可能需要排序，并作为字典附加到列表中最后一个位置：

from itertools import groupby
from operator import itemgetter as ig

keys = ['product_id', 'product', 'values']   
out = []

for _, ((*a,b), (*_,c)) in groupby(sorted(l, key=ig(0)), key=ig(0)):
    out.append(dict(zip(keys, a + [b+c])))

---

print(out)

[{'product': 'netflix', 'product_id': 14, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]},
 {'product': 'tv', 'product_id': 15, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]},
 {'product': 'radio', 'product_id': 16, 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}]

Answer 2

我的问题的一个更简单的解决方案是使用.setdefalut() 设置字典键并加入字符串：

new_dict = dict()

for i in x:
    new_dict.setdefault(i[0], '')
    new_dict[x[0]] += ',' + i[1][1:-1]

for prod in new_dict:
    new_dict[prod] = new_dict[prod][1:]

Answer 3

您可以这样使用defaultdict，其中x 是输入数据：

from collections import defaultdict

res = defaultdict(dict)

for h in x:
  k = h[1]
  res[k]['id'] = h[0]
  res[k]['product'] = h[1]
  if 'values' in res[k]:
    res[k]['values'] += h[2]
  else:
    res[k]['values'] = h[2]

然后你可以从res提取：

print(dict(res))
#=> {'netflix': {'id': 14, 'product': 'netflix', 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}, 'tv': {'id': 15, 'product': 'tv', 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]}, 'radio': {'id': 16, 'product': 'radio', 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}}

print(list(res.values()))
#=> [{'id': 14, 'product': 'netflix', 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}, {'id': 15, 'product': 'tv', 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]}, {'id': 16, 'product': 'radio', 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}]

---

或嵌套的defaultdict：

res = defaultdict(lambda: defaultdict(dict, {'product': None, 'id': None, 'values': []}))

for h in x:
  k = h[1]
  res[k]['id'] = h[0]
  res[k]['product'] = h[1]
  res[k]['values'] += h[2]

结果：

print(list(res.values()))
#=> [defaultdict(<class 'dict'>, {'product': 'netflix', 'id': 14, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 7, 8, 9, 10]}), defaultdict(<class 'dict'>, {'product': 'tv', 'id': 15, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 7, 8, 9]}), defaultdict(<class 'dict'>, {'product': 'radio', 'id': 16, 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]})]

print([ dict(val) for val in res.values()])
#=> [{'product': 'netflix', 'id': 14, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 7, 8, 9, 10]}, {'product': 'tv', 'id': 15, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 7, 8, 9]}, {'product': 'radio', 'id': 16, 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}]

Answer 4

由于您标记了pandas，请使用pd.DataFrame 构造函数和列命名，然后使用groupby 和sum，并使用to_dict 和orient='records' 转换为字典：

import pandas as pd

x = [(14, 'netflix', [1, 2, 3, 4, 5, 6]), (14, 'netflix', [7, 8, 9, 10]),(15,'tv',
[1, 2, 3, 4, 5]), (15, 'tv', [7, 8, 9]), (16, 'radio', [1, 2, 3, 4]), 
(16, 'radio', [1, 2, 3, 4])]

df = pd.DataFrame(x, columns=['product_id','product', 'values'])

df.groupby(['product_id','product'], as_index=False)[['values']]\
  .sum()\
  .to_dict(orient='records')

输出：

[{'product_id': 14,
  'product': 'netflix',
  'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]},
 {'product_id': 15, 'product': 'tv', 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]},
 {'product_id': 16, 'product': 'radio', 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}]

Answer 5

使用简单的迭代。

例如：

data = [(14, 'netflix', [1, 2, 3, 4, 5, 6]), (14, 'netflix', [7, 8, 9, 10]),(15,'tv',[1, 2, 3, 4, 5]), (15, 'tv', [7, 8, 9]), (16, 'radio', [1, 2, 3, 4]),(16, 'radio', [1, 2, 3, 4]) ]
keys = ['product_id', 'product', 'values']
result = {}   
for product_id, product, values in data:
    if product_id not in result:
        result[product_id] = dict(zip(keys, (product_id, product, values)))
    else:
        result[product_id]["values"].extend(values)
print(list(result.values()))

输出：

[{'product': 'netflix',
  'product_id': 14,
  'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]},
 {'product': 'tv', 'product_id': 15, 'values': [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]},
 {'product': 'radio', 'product_id': 16, 'values': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]}]