本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何利用itertools.groupby() 根据字段将记录分组，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
1、需求
有一系列的字典或对象实例，我们想根据某个特定的字段来分组迭代数据。
2、解决方案
itertools.groupby()函数在对数据进行分组时特别有用。
实例：
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from operator import itemgetter
from itertools import groupby
rows=[
{'name':'mark','age':18,'uid':'110'},
{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'},
{'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'},
{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'},
]
#首先根据age排序
rows.sort(key=itemgetter('age'))
for age,items in groupby(rows,key=itemgetter('age')):
print(age)
for i in items:
print(i)结果：
18
{'name': 'mark', 'age': 18, 'uid': '110'}
28
{'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '160'}
{'name': 'miaomiao2', 'age': 28, 'uid': '150'}
38
{'name': 'xiaohei', 'age': 38, 'uid': '130'}3、分析
python实现一键多值字典的方法实现
函数groupby()通过扫描序列找出拥有相同值（或是由参数key指定的函数所返回的值）的序列项，并将它们分组。groupby()创建了一个迭代器，而在每次迭代时都会返回一个值（value）和一个子迭代器（sub_iterator），这个迭代器可以产生所有在该分组内具有该值得项。
在这里重要的是首先要根据age对数据进行排序。因为groupby()不会排序。
如果只是简单的根据日期将数据分组到一起，放进一个大的数据结构中以允许进行随机访问，那么利用defaultdict()构建一个一键多值字典可能会更好：
from collections import defaultdict
rows=[
{'name':'mark','age':18,'uid':'110'},
{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'},
{'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'},
{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'},
]
rows_by_age=defaultdict(list)
for row in rows:
rows_by_age[row['age']].append(row)
for a in rows_by_age[28]:
print(a)结果：
{'name': 'miaomiao', 'age': 28, 'uid': '160'}
{'name': 'miaomiao2', 'age': 28, 'uid': '150'}不考虑排序的话，defaultdict方法一般比groupby快。
