Javascript 用Ramdajs变换二维稀疏结果集

我有以下意见：

var data = [{
      month: '2016-01',
      city: 'Paris',
      count: 6
    }, {
      month: '2016-01',
      city: 'London',
      count: 2
    }, {
      month: '2016-02',
      city: 'Paris',
      count: 15
    }, {
      month: '2016-03',
      city: 'London',
      count: 17
    }];
var cityList = ['Paris', 'London'];

数据是稀疏的，因为可能有没有所有城市的月份，也可能有没有所有月份的城市

我想将此哈希转换为以下格式：

rowsByCity = [{
  city: 'Paris',
  counts: [6, 15, null]
}, {
  city: 'London',
  counts: [2, null, 17]
}];

如何使用Ramdajs（）实现这一点？（如果纯js解决方案简单，我并不介意）

理想情况下，我希望避免使用[null，null，null]预先填充空月计数并合并到其中。可能直接使用数据转换（转置？）。但我不知道该怎么做，或者这是否可能

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在这里摆弄：

我得到了一个解决方案，但它需要合并到一个预先填充的月份列表中

我相信这可以简化

var months = R.uniq(R.pluck('month', data));
var defaultMonths = R.zipObj(months, R.repeat(null, months.length));
var result = R.mapObjIndexed(
  function(counts, city) {
    return {
      city: city,
      counts: R.values(R.merge(
        defaultMonths,
        R.mapObjIndexed(R.prop('count'), R.indexBy(R.prop('month'), counts))
      ))
    };
  },
  R.groupBy(R.prop('city'), data))

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在这里拉小提琴：

它当然不漂亮，也不是很有效，但我认为这里有一些东西会起作用：

const extract = R.converge(
  (data, cities, months) => R.map(city => ({
    city,
    counts: R.map(month => (
      R.find(record => record.city === city && 
                       record.month === month, data) || 
      {count: null}
    ).count, months)
  }), cities), [
  R.identity,
  R.compose(uniq, pluck('city')),
  R.compose(uniq, pluck('month'))
]);

extract(data);

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使用xprod的另一种解决方案：

var months = R.uniq(R.pluck('month', data));
var cities = R.uniq(R.pluck('city', data));
var result = R.values(R.mapObjIndexed(
  (array, city) => {
    return {
      city: city,
      counts: array.map((attrs) => {
        return R.find((record) => {
          return record.city === attrs[0] && record.month === attrs[1];
        }, data)
      }).map(R.path(['count']))
    }
  },
  R.groupBy(R.prop(0), R.xprod(cities, months))));

console.log(result)

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这里拉小提琴：

我觉得这比我的版本稍微酷一点。我也不知道converge+1当您真的想免费获得积分时，Converge非常有用。Ramda还有一个相关的功能，偶尔会有所帮助。