我该如何在同一个月内把这一份口述清单归类？

Question

Python新手。。。 我有一份要组织到同一个月和同一年的口述清单：

[{'date':'2008-04-23','value':'1'},
{'date':'2008-04-01','value':'8'},
{'date':'2008-04-05','value':'3'},
{'date':'2009-04-19','value':'5'},
{'date':'2009-04-21','value':'8'},
{'date':'2010-09-09','value':'3'},
{'date':'2010-09-10','value':'4'},
]

我想得到的是这样一份口述清单：

[{'date':2008-04-01,'value':'12'},
{'date':2009-04-01,'value':'13'},
{'date':2010-09-01,'value':'7'},
]

这是我的代码，它正在打印一个空列表：

from datetime import datetime

myList = [{'date':'2008-04-23','value':'1'}, {'date':'2008-04-01','value':'8'}, {'date':'2008-04-05','value':'3'}, {'date':'2009-04-19','value':'5'}, {'date':'2009-04-21','value':'8'},{'date':'2010-09-09','value':'3'},
    {'date':'2010-09-10','value':'4'},
    ]

newList = []
newDict = {}

for cnt in range(len(myList)):
    for k,v in myList[cnt].iteritems():
        if k == 'date':
            d = datetime.strptime(v,'%Y-%m-%d').date()
            for elem in newList:
                if elem['date'] != d:
                    newList.append({'date':d,'value':myList[cnt]['value']})
                else:
                    newList[cnt]['value'] += myList[cnt]['value']

print newList   

Answer 1

接受的答案是正确的，但由于排序的原因，其时间复杂度为O（n lgn）。这是一个（分期）O（n）解决方案。

>>> L=[{'date':'2008-04-23','value':'1'},
... {'date':'2008-04-01','value':'8'},
... {'date':'2008-04-05','value':'3'},
... {'date':'2009-04-19','value':'5'},
... {'date':'2009-04-21','value':'8'},
... {'date':'2010-09-09','value':'3'},
... {'date':'2010-09-10','value':'4'},
... ]

这就是Counter的目的：

>>> import collections
>>> value_by_month = collections.Counter()
>>> for d in L:
...     value_by_month[d['date'][:7]+'-01'] += int(d['value'])
...
>>> value_by_month
Counter({'2009-04-01': 13, '2008-04-01': 12, '2010-09-01': 7})

如果输出必须是dict对象：

>>> dict(value_by_month)
{'2008-04-01': 12, '2009-04-01': 13, '2010-09-01': 7}

好处：如果你想避免进口。

首先，创建一个dictmonth -> list of values。函数setdefault对于构建这种类型的dict非常方便：

>>> values_by_month = {}
>>> for d in L:
...     values_by_month.setdefault(d['date'][:7], []).append(int(d['value']))
...
>>> values_by_month
{'2008-04': [1, 8, 3], '2009-04': [5, 8], '2010-09': [3, 4]}

其次，按月份对值求和，并将日期设置为第一天：

>>> [{'date':m+'-01', 'value':sum(vs)} for m, vs in values_by_month.items()]
[{'date': '2008-04-01', 'value': 12}, {'date': '2009-04-01', 'value': 13}, {'date': '2010-09-01', 'value': 7}]

Answer 2

首先，我将对数据进行排序：

>>> lst = [{'date':'2008-04-23','value':'1'},
... {'date':'2008-04-01','value':'8'},
... {'date':'2008-04-05','value':'3'},
... {'date':'2009-04-19','value':'5'},
... {'date':'2009-04-21','value':'8'},
... {'date':'2010-09-09','value':'3'},
... {'date':'2010-09-10','value':'4'},
... ]
>>> lst.sort(key=lambda x:x['date'][:7])
>>> lst
[{'date': '2008-04-23', 'value': '1'}, {'date': '2008-04-01', 'value': '8'}, {'date': '2008-04-05', 'value': '3'}, {'date': '2009-04-19', 'value': '5'}, {'date': '2009-04-21', 'value': '8'}, {'date': '2010-09-09', 'value': '3'}, {'date': '2010-09-10', 'value': '4'}]

然后，我将使用itertools.groupby进行分组：

>>> from itertools import groupby
>>> for k,v in groupby(lst,key=lambda x:x['date'][:7]):
...    print k, list(v)
... 
2008-04 [{'date': '2008-04-23', 'value': '1'}, {'date': '2008-04-01', 'value': '8'}, {'date': '2008-04-05', 'value': '3'}]
2009-04 [{'date': '2009-04-19', 'value': '5'}, {'date': '2009-04-21', 'value': '8'}]
2010-09 [{'date': '2010-09-09', 'value': '3'}, {'date': '2010-09-10', 'value': '4'}]
>>> 

现在，为了得到你想要的输出：

>>> for k,v in groupby(lst,key=lambda x:x['date'][:7]):
...     print {'date':k+'-01','value':sum(int(d['value']) for d in v)}
... 
{'date': '2008-04-01', 'value': 12}
{'date': '2009-04-01', 'value': 13}
{'date': '2010-09-01', 'value': 7}

^{1您的数据实际上已经在这方面进行了排序，因此您可以跳过这一步。}

Answer 3

使用itertools.groupby：

data = [{'date':'2008-04-23','value':'1'},
    {'date':'2008-04-01','value':'8'},
    {'date':'2008-04-05','value':'3'},
    {'date':'2009-04-19','value':'5'},
    {'date':'2009-04-21','value':'8'},
    {'date':'2010-09-09','value':'3'},
    {'date':'2010-09-10','value':'4'},
    ]

import itertools

key = lambda datum: datum['date'].rsplit('-', 1)[0]

data.sort(key=key)

result = [{
            'date': key + '-01',
            'value': sum(int(item['value']) for item in group)
           } for key, group in itertools.groupby(data, key=key)]

print result

# [{'date': '2008-04-01', 'value': 12},
#  {'date': '2009-04-01', 'value': 13},
#  {'date': '2010-09-01', 'value': 7}]