通过特定键计算字典中的重复项

辛格斯·阿克玛托夫（Chyngyz Akmatov）

我有一个字典列表，我需要按特定键来计算重复项。例如：

[
   {'name': 'John', 'age': 10, 'country': 'USA', 'height': 185}, 
   {'name': 'John', 'age': 10, 'country': 'Canada', 'height': 185}, 
   {'name': 'Mark', 'age': 10, 'country': 'USA', 'height': 180},
   {'name': 'Mark', 'age': 10, 'country': 'Canada', 'height': 180},
   {'name': 'Doe', 'age': 15, 'country': 'Canada', 'height': 185}
]

如果指定“年龄”和“国家”，则应返回

[  
   {
      'age': 10,
      'country': 'USA',
      'count': 2 
   },
   {
      'age': 10,
      'country': 'Canada',
      'count': 2 
   },
   {
      'age': 15,
      'country': 'Canada',
      'count': 1
   }
]

或者，如果我要指定“名称”和“高度”：

[  
   {
      'name': 'John',
      'height': 185,
      'count': 2 
   },
   {
      'name': 'Mark',
      'height': 180,
      'count': 2 
   },
   {
      'name': 'Doe',
      'heigth': 185,
      'count': 1
   }
]

也许有一种方法可以通过Counter来实现？

塞扬迪普·杜塔（Sayandip Dutta）

您可以使用itertools.groupby与sorted列表：

>>> data = [
   {'name': 'John', 'age': 10, 'country': 'USA', 'height': 185}, 
   {'name': 'John', 'age': 10, 'country': 'Canada', 'height': 185}, 
   {'name': 'Mark', 'age': 10, 'country': 'USA', 'height': 180},
   {'name': 'Mark', 'age': 10, 'country': 'Canada', 'height': 180},
   {'name': 'Doe', 'age': 15, 'country': 'Canada', 'height': 185}
]
>>> from itertools import groupby
>>> key = 'age', 'country'
>>> list_sorter = lambda x: tuple(x[k] for k in key)
>>> grouper = lambda x: tuple(x[k] for k in key)
>>> result = [
        {**dict(zip(key, k)), 'count': len([*g])} 
         for k, g in 
         groupby(sorted(data, key=list_sorter), grouper)
    ]
>>> result

[{'age': 10, 'country': 'Canada', 'count': 2},
 {'age': 10, 'country': 'USA', 'count': 2},
 {'age': 15, 'country': 'Canada', 'count': 1}]

>>> key = 'name', 'height'
>>> result = [
        {**dict(zip(key, k)), 'count': len([*g])} 
         for k, g in 
         groupby(sorted(data, key=list_sorter), grouper)
    ]

>>> result

[{'name': 'Doe', 'height': 185, 'count': 1},
 {'name': 'John', 'height': 185, 'count': 2},
 {'name': 'Mark', 'height': 180, 'count': 2}]

如果你使用pandas，你可以使用，pandas.DataFrame.groupby，pandas.groupby.size，pandas.Series.to_frame，pandas.DataFrame.reset_index终于pandas.DataFrame.to_dict有orient='records'：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.groupby(list(key)).size().to_frame('count').reset_index().to_dict('records')

[{'name': 'Doe', 'height': 185, 'count': 1},
 {'name': 'John', 'height': 185, 'count': 2},
 {'name': 'Mark', 'height': 180, 'count': 2}]

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