python—将字典列表拆分为多个字典列表，而不进行分组

我正在尝试将字典列表按两个键/值拆分为多个列表。字典的原始列表是从一个返回数据速度较慢的应用程序（第三方）中提取出来的，因此我避免了多次调用，现在我可以在一次查询中获得所需的所有数据。但是，我现在需要将这些数据拆分为匹配节点ID和名称的组，同时维护原始数据

样本数据：

[{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'
},
{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'
},
{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'
},
{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'
}]

因此，put将有两个这样的列表：

[{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'
},
{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'
}],[
{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'
},
{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'
}]

我尝试过使用itertools、collections：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby

interface_data = []
grouper = itemgetter("NodeID", "Name")
for key,v in groupby(sorted(results, key = grouper), grouper):
    temp_dict = dict(zip(["NodeID", "Name"], key))
    interface_data.append(temp_dict) 

收藏

from collections import defaultdict
interface_data = defaultdict(list)
for i in results:
     interface_data[(i['NodeID'],i['InterfaceName'])].append(i)

---

考虑到这看起来是多么简单，我目前还没有取得任何进展。

您可以使用

defaultdict

创建一个嵌套字典，然后调用

list（）

：

>>> from collections import defaultdict
>>> interface_data = defaultdict(list)
>>> for i in s:
...     key = i['NodeID'], i['Name']
...     interface_data[key].append(i)

>>> list(interface_data.values())
[[{'NodeID': 1563,
   'Name': 'GigabitEthernet1/1/1',
   'InAveragebps': 0.03555526,
   'OutAveragebps': 64.50593,
   'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'},
  {'NodeID': 1563,
   'Name': 'GigabitEthernet1/1/1',
   'InAveragebps': 0.04555526,
   'OutAveragebps': 6456.50593,
   'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}],
 [{'NodeID': 1788,
   'Name': 'GigabitEthernet2/1/2',
   'InAveragebps': 0.03554479,
   'OutAveragebps': 64.7012558,
   'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'},
  {'NodeID': 1788,
   'Name': 'GigabitEthernet2/1/2',
   'InAveragebps': 0.03555063,
   'OutAveragebps': 64.62538,
   'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]]

这可能是返回列表结果的一种迂回方式，但最终您需要进行某种类型的成员资格测试（或者，在本例中，更像是查找），而字典首先非常适合这样做

在调用

list（）

之前，

interface\u data

是一个嵌套字典；它的键是（NodeID，Name）的2元组，它的值是字典本身

>>> interface_data.keys()
dict_keys([(1563, 'GigabitEthernet1/1/1'), (1788, 'GigabitEthernet2/1/2')])

---

您可以使用

defaultdict

创建嵌套字典，然后对其值调用

list（）

：

>>> from collections import defaultdict
>>> interface_data = defaultdict(list)
>>> for i in s:
...     key = i['NodeID'], i['Name']
...     interface_data[key].append(i)

>>> list(interface_data.values())
[[{'NodeID': 1563,
   'Name': 'GigabitEthernet1/1/1',
   'InAveragebps': 0.03555526,
   'OutAveragebps': 64.50593,
   'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'},
  {'NodeID': 1563,
   'Name': 'GigabitEthernet1/1/1',
   'InAveragebps': 0.04555526,
   'OutAveragebps': 6456.50593,
   'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}],
 [{'NodeID': 1788,
   'Name': 'GigabitEthernet2/1/2',
   'InAveragebps': 0.03554479,
   'OutAveragebps': 64.7012558,
   'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'},
  {'NodeID': 1788,
   'Name': 'GigabitEthernet2/1/2',
   'InAveragebps': 0.03555063,
   'OutAveragebps': 64.62538,
   'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]]

这可能是返回列表结果的一种迂回方式，但最终您需要进行某种类型的成员资格测试（或者，在本例中，更像是查找），而字典首先非常适合这样做

在调用

list（）

之前，

interface\u data

是一个嵌套字典；它的键是（NodeID，Name）的2元组，它的值是字典本身

>>> interface_data.keys()
dict_keys([(1563, 'GigabitEthernet1/1/1'), (1788, 'GigabitEthernet2/1/2')])

---

对于这个问题，

itertools.groupby

非常简单，因为只有

'NodeId'

被用作分组键：

import itertools
d = [{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'}, {'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]
final_result = [list(b) for _, b in itertools.groupby(d, key=lambda x:x['NodeID'])]

输出：

[[{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'}, {'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}], [{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]]

编辑：

如果不能保证您的数据按

id

排序，则必须应用

排序

：

final_result = [list(b) for _, b in itertools.groupby(sorted(d, key=lambda x:x['NodeID']), key=lambda x:x['NodeID'])]

---

对于这个问题，

itertools.groupby

非常简单，因为只有

'NodeId'

被用作分组键：

import itertools
d = [{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'}, {'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]
final_result = [list(b) for _, b in itertools.groupby(d, key=lambda x:x['NodeID'])]

输出：

[[{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'}, {'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}], [{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]]

编辑：

如果不能保证您的数据按

id

排序，则必须应用

排序

：

final_result = [list(b) for _, b in itertools.groupby(sorted(d, key=lambda x:x['NodeID']), key=lambda x:x['NodeID'])]

---

您使用

itertools.groupby

的解决方案已经非常接近了，但是在将

key

转换为列表后，您应该添加

v

：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby

interface_data = []
grouper = itemgetter("NodeID", "Name")
for _, v in groupby(sorted(results, key = grouper), grouper):
    interface_data.append(list(v))
print(interface_data)

这将产生：

[[{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'}, {'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}], [{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]]

---

您使用

itertools.groupby

的解决方案已经非常接近了，但是在将

key

转换为列表后，您应该添加

v

：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby

interface_data = []
grouper = itemgetter("NodeID", "Name")
for _, v in groupby(sorted(results, key = grouper), grouper):
    interface_data.append(list(v))
print(interface_data)

这将产生：

[[{'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.03555526, 'OutAveragebps': 64.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:10:00.0000000'}, {'NodeID': 1563, 'Name': 'GigabitEthernet1/1/1', 'InAveragebps': 0.04555526, 'OutAveragebps': 6456.50593, 'DateTime': '2018-05-29T01:11:00.0000000'}], [{'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03554479, 'OutAveragebps': 64.7012558, 'DateTime': '2018-05-16T01:01:00.0000000'}, {'NodeID': 1788, 'Name': 'GigabitEthernet2/1/2', 'InAveragebps': 0.03555063, 'OutAveragebps': 64.62538, 'DateTime': '2018-05-17T01:011:00.0000000'}]]

---

---

您的代码产生了什么结果/错误？您会考虑使用嵌套的DICT吗？例如，NodeID将是易于查找的键，其值将是具有该ID的元素列表。“我目前没有进展”不是问题陈述。当然，你有一些特殊的症状，你想分享和讨论吗？当你在它的时候，请正确地缩进你的第二个片段。你的代码产生了什么结果/错误？你会考虑使用嵌套的DICT来代替吗？例如，NodeID将是易于查找的键，其值将是具有该ID的元素列表。“我目前没有进展”不是问题陈述。当然，您有一些想与大家分享和讨论的“一事无成”的具体症状吗？当您这样做时，请正确缩进您的第二个代码段。根据数据的填充方式，可能需要在

groupby

无序数据

groupby

失去兴趣之前进行排序，defaultdict是一种方式。根据数据的填充方式，在无序数据的情况下，

groupby

可能需要排序，而defaultdict是一种方式。因此，使用集合我可以选择特定的列表组？是的，如果这是您的最终目的，也许您希望保留为嵌套的defaultdict？id，您希望能够仅选择列表1（使用id和接口）或任意n列表，具体取决于它们。你的样品里有什么？当我当前在shell中运行此命令时，我得到了TypeError：列表索引必须是整数或片，而不是tuple

s

是示例数据，与您在问题

interface_data[（1563，'gigabiteEthernet1/1/1'）中的数据完全相同

where

interface\u data

是默认目录，因此使用集合我可以选择特定的列表组？是的，如果这是您的最终目的，也许您希望保留为嵌套的默认目录？id希望能够仅选择列表1（使用id和接口）或任意n列表，具体取决于它们。你的样品里有什么？当我当前在shell中运行此命令时，我得到了TypeError：列表索引必须是整数或切片，而不是tuple

s

是示例数据，与您在问题

interface\u data[（1563，'gigabiteEthernet1/1/1'）]中的数据完全相同
其中
interface\u data
是默认的dict