Question

有没有人知道如何利用itertools.groupby函数中的 key func参数将数据行分组为零和非零值？

简化示例：

from collections import namedtuple
from operator import attrgetter
from itertools import groupby

FakeRow = namedtuple('FakeRow', ['start_date_time', 'wear_sensor', 
                                 'part_number', 'chip_count'])

data = [
    FakeRow(1,1,'999-045', 0),
    FakeRow(2,1,'999-045', 4),
    FakeRow(3,1,'999-045', 3),
    FakeRow(3,1,'999-047', 0),
    FakeRow(4,1,'999-045', 0),
    FakeRow(5,1,'999-047', 1),
]                         

# need to groupby start date time first
unique_keys = []
groups = []
data = sorted(data, key=attrgetter('start_date_time'))

# want to group by 'chip_count' but by zero and non-zero values
for k, g in groupby(data, key=my_key_func(*args)):
    groups.append(list(g))
    unique_keys.append(k)

def my_key_func(*args):
    '''Help itertools.groupby group by zeros, or group by anything non-zero'''
    pass

所需的输出是：

groups == [
    [FakeRow(1,1,'999-045', 0)],
    [FakeRow(2,1,'999-045', 4),FakeRow(3,1,'999-045', 3)],
    [FakeRow(3,1,'999-047', 0), FakeRow(4,1,'999-045', 0)],
    [FakeRow(5,1,'999-047', 1)]
]

感谢。

Answer 1

它应该像查看假行的chip_count的布尔值一样简单：

def my_key_func(fakerow):
    return bool(fakerow.chip_count)

在这种情况下，您的unique_keys将是True或False，这可能不是您想要的。您可能希望使用一个集update代替fakerow.chip_count：

unique_keys = set()
for k, g in groupby(data, key=my_key_func):
    group = list(g)
    groups.append(group)
    unique_keys.update(fk.chip_count for fk in group)

itertools.groupby key func生成零和非零值的分组

1 个答案: