Python 合并并创建具有相同id的所有记录的新JSON数组

我必须合并并创建一个JSON数组，其中包含字典列表中具有相同集群id的所有记录。例如：id:1和2具有相同的cluster\u id字段，因此它们应该按照预期的输出进行合并，对于新字段记录，3个字段id、name、match\u full\u address应该显示为JSON数组，对于id为3的单例记录，它们应该显示为JSON数组

我的字典列表：

[{
    'id': 1,
    'name': 'Will Smith',
    'match_full_address': 'Ridge Boulevard,123 Main Street,Branchburg,NJ',
    'cluster_id': 91,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
},
{
    'id': 2,
    'name': 'Sandra Bullock',
    'match_full_address': 'New Castle,123 Mountain Ave,Branchburg,NJ',
    'cluster_id': 91,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
},
{
    'id': 3,
    'name': 'Tom Cruise',
    'match_full_address': 'MI2, 123 Syracuse Avenue, Branchburg,NJ',
    'cluster_id': 92,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
}
]

预期产出：

[{
    'cluster_id': 91,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
        'records': [{'id': 1,
    'name': 'Will Smith',
    'match_full_address': 'Ridge Boulevard,123 Main Street,Branchburg,NJ'},
    {'id': 2,
    'name': 'Sandra Bullock',
    'match_full_address': 'New Castle,123 Mountain Ave,Branchburg,NJ'}]
},
{
    'cluster_id': 92,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
 'records': [{  'id': 3,
    'name': 'Tom Cruise',
    'match_full_address': 'MI2, 123 Syracuse Avenue, Branchburg,NJ'}
}
]

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虽然你仍然可以使用理解，但我认为这不是一个很好的例子。所以只要简单地重复一下你的清单

#!/usr/bin/env python3
import json


listM = [{
    'id': 1,
    'name': 'Will Smith',
    'match_full_address': 'Ridge Boulevard,123 Main Street,Branchburg,NJ',
    'cluster_id': 91,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
},
{
    'id': 2,
    'name': 'Sandra Bullock',
    'match_full_address': 'New Castle,123 Mountain Ave,Branchburg,NJ',
    'cluster_id': 91,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
},
{
    'id': 3,
    'name': 'Tom Cruise',
    'match_full_address': 'MI2, 123 Syracuse Avenue, Branchburg,NJ',
    'cluster_id': 92,
    'lat': 18756.73,
    'longi': -97.395351,
}
]

clusters = dict()
for item in listM:
    data = clusters.get(item['cluster_id'], {})
    if len(data) == 0:
        data["cluster_id"] = item["cluster_id"]
        data["lat"] = item["lat"]
        data["long"] = item["longi"]
        data["records"] = []

    data["records"].append(
        dict({
            'id': item['id'],
            'name': item['name'],
            'match_full_address': item['match_full_address']
            })
        )
    clusters.update({ item['cluster_id']: data })

print(list(clusters.values()))

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这类问题很常见。答案总是：

排序

+：

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上述解决方案处理的情况是，集群中的所有元素的属性（如

lat

）可能不相同。在这种情况下，它会自动将

lat

插入

记录

数组中，而不是在集群级别。此外，如果所有记录共用相同的值，则将其置于

记录

之外

---

我将把它当作一个练习来调整它以获得您想要的输出。

您可以使用临时dict来跟踪相同

集群id的记录，并将感兴趣的键添加到记录中

假设您的DICT列表存储在变量
l
中：

t = {}
for d in l:
    if d['cluster_id'] not in t:
        t[d['cluster_id']] = {k: d.get(k, []) for k in ('cluster_id', 'lat', 'longi', 'records')}
    t[d['cluster_id']]['records'].append({k: d[k] for k in ('id', 'name', 'match_full_address')})

列表（t.values（））
将返回：

[{'cluster_id': 91,
  'lat': 18756.73,
  'longi': -97.395351,
  'records': [{'id': 1,
               'match_full_address': 'Ridge Boulevard,123 Main '
                                     'Street,Branchburg,NJ',
               'name': 'Will Smith'},
              {'id': 2,
               'match_full_address': 'New Castle,123 Mountain '
                                     'Ave,Branchburg,NJ',
               'name': 'Sandra Bullock'}]},
 {'cluster_id': 92,
  'lat': 18756.73,
  'longi': -97.395351,
  'records': [{'id': 3,
               'match_full_address': 'MI2, 123 Syracuse Avenue, Branchburg,NJ',
               'name': 'Tom Cruise'}]}]

[{'cluster_id': 91,
  'lat': 18756.73,
  'longi': -97.395351,
  'records': [{'id': 1,
               'match_full_address': 'Ridge Boulevard,123 Main '
                                     'Street,Branchburg,NJ',
               'name': 'Will Smith'},
              {'id': 2,
               'match_full_address': 'New Castle,123 Mountain '
                                     'Ave,Branchburg,NJ',
               'name': 'Sandra Bullock'}]},
 {'cluster_id': 92,
  'lat': 18756.73,
  'longi': -97.395351,
  'records': [{'id': 3,
               'match_full_address': 'MI2, 123 Syracuse Avenue, Branchburg,NJ',
               'name': 'Tom Cruise'}]}]