Question

我有一个嵌套列表，其结构如下：

longlist = [["Bob", "2019-12-12 19:03"], ["Joe", "2019-12-12 19:04"], 
["Sally", "2019-12-12 21:07"], ["Jane", "2019-12-13 2:02"], 
["Jose", "2019-12-13 3:04"], ["Ahmed", "2019-12-13 3:06"], 
["Xi", "2019-12-13 7:43"]]

我的目标是在{strong>每个日期中仅保留longlist中的第一项和最后一项。使用上面的嵌套列表，我想要的输出是：

newlist = [["Bob", "2019-12-12 19:03"], ["Sally", "2019-12-12 21:07"], 
["Jane", "2019-12-13 2:02"], ["Xi", "2019-12-13 7:43"]]

我搜索了整个SO和在线内容，但是找不到我想要的东西。有人知道这怎么可能吗？

Answer 1

您可以使用itertools.groupby（doc）并按日期字符串对元素进行分组（分割后）。

例如：

from itertools import groupby

longlist = [["Bob", "2019-12-12 19:03"], ["Joe", "2019-12-12 19:04"],
            ["Sally", "2019-12-12 21:07"], ["Jane", "2019-12-13 2:02"],
            ["Jose", "2019-12-13 3:04"], ["Ahmed", "2019-12-13 3:06"],
            ["Xi", "2019-12-13 7:43"]]

out = []
for _, g in groupby(longlist, lambda k: k[1].split()[0]):
    first, *_, last = g
    out.extend([first, last])

from pprint import pprint
pprint(out)

打印：

[['Bob', '2019-12-12 19:03'],
 ['Sally', '2019-12-12 21:07'],
 ['Jane', '2019-12-13 2:02'],
 ['Xi', '2019-12-13 7:43']]

注意：根据您的评论，我没有检查唯一日期（如您所说，所有日期至少包含10个项目。）

Answer 2

这是一个纯粹的熊猫解决方案：

df5 = pd.DataFrame(longlist)
df5['datetime'] = pd.to_datetime(df5[1]) 

list(map(list,list(df5.groupby(df5['datetime'].dt.day).agg('first').append(df5.groupby(df5['datetime'].dt.day).agg('last')).drop(columns='datetime').set_index(0).to_dict()[1].items())))

[['Bob', '2019-12-12 19:03'],
 ['Jane', '2019-12-13 2:02'],
 ['Sally', '2019-12-12 21:07'],
 ['Xi', '2019-12-13 7:43']]

如何在Python列表中保留每个日期的第一个和最后一个值？

2 个答案: