Python как перебрать значение по ключу в список?

Question

[Павел]

Здравствуйте нужна помощь профессионалов!
Есть структура списка с словарями

list = [
	{'name': 'Pavel', 'id': '233082', 'pos': ['85742', '95380', '40979']},
	...
	{'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': ['81052', '8316', '3062']},
	{'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': ['41052', '5318', '2304']},
	{'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': ['21050', '1317', '9305.']},
	...
	{'name': 'Nikolay', 'id': '233082', 'pos': ['25781', '94116', '20264']},
]

Как можно её перебрать и реализовать следующею структуру

list = [
	{'name': 'Pavel', 'id': '233082', 'pos': ['85742', '95380', '40979']},
	...
	{'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': [['81052', '8316', '3062'], 
											           ['41052', '5318', '2304'], 
											           ['21050', '1317', '9305.']]
	},
	...
	{'name': 'Nikolay', 'id': '233082', 'pos': ['25781', '94116', '20264']},
]

Заранее спасибо!

Answer 1

[Сергей П]

Вот так, например.

from itertools import groupby

[
    dict(
        name=name, 
        id=id, 
        pos=[subitem['pos'] for subitem in subitems]
    ) 
    for (name, id), subitems in 
    groupby(
        dic, 
        lambda item: (item['name'], item['id'])
    )
]

Только у вас там, похоже, ошибка в примере для случаев с одиночными вхождениями. Не хватает двойного вложенного списка.
Если нужно именно так, то нужно будет добавить "раздевание" одноэлементных списков.

Не забудьте предварительную сортировку, если группируемые элементы могут быть не рядом.

Answer 2

[aRegius]

from collections import defaultdict

pos_group_dict = defaultdict(list)
for data_dict in data:
      pos_group_dict[(data_dict['name'], data_dict['id'])].append(data_dict['pos'])
new_data = [{'name': key[0], 'id': key[1], 'pos': value} for key, value in pos_group_dict.items()]

Answer 3

[Дмитрий]

from pprint import pprint
import pandas as pd

dic = [
  {'name': 'Pavel', 'id': '233082', 'pos': ['85742', '95380', '40979']},
  {'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': ['81052', '8316', '3062']},
  {'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': ['41052', '5318', '2304']},
  {'name': 'Oleg', 'id': '233082', 'pos': ['21050', '1317', '9305.']},
  {'name': 'Nikolay', 'id': '233082', 'pos': ['25781', '94116', '20264']},
]

df = pd.DataFrame(dic)
# print(df)
#       name      id                    pos
# 0    Pavel  233082  [85742, 95380, 40979]
# 1     Oleg  233082    [81052, 8316, 3062]
# 2     Oleg  233082    [41052, 5318, 2304]
# 3     Oleg  233082   [21050, 1317, 9305.]
# 4  Nikolay  233082  [25781, 94116, 20264]

foo = {'pos': lambda rows: [x for x in rows] if len(rows) > 1 else rows, 'name': 'first', 'id': 'first'}

df = df.groupby('name').aggregate(foo).to_dict(orient='record')

# pprint(df)
# [{'id': '233082', 'name': 'Nikolay', 'pos': ['25781', '94116', '20264']},
#  {'id': '233082',
#   'name': 'Oleg',
#   'pos': [['81052', '8316', '3062'],
#           ['41052', '5318', '2304'],
#           ['21050', '1317', '9305.']]},
#  {'id': '233082', 'name': 'Pavel', 'pos': ['85742', '95380', '40979']}]