我找到了 Hadley 的 plyr R 的包非常有帮助，它是用于转换数据的出色 DSL。解决的问题非常普遍，以至于我在其他用例中遇到了它，不是在 R 中操作数据，而是在其他编程语言中。
有谁知道是否存在一个模块可以为 python 做类似的事情？像这样的东西:
def ddply(rows, *cols, op=lambda group_rows: group_rows):
"""group rows by cols, then apply the function op to each group
and return the results aggregating all groups
rows is a dict or list of values read by csv.reader or csv.DictReader"""
pass
实现起来应该不会太困难，但如果它已经存在就太好了。我会实现它，我会使用 itertools.groupby 按 cols 分组，然后应用 op 函数，然后使用 itertools.chain将其全部链接起来。有更好的解决方案吗？
最佳答案
这是我起草的实现:
def ddply(rows, cols, op=lambda group_rows: group_rows):
"""group rows by cols, then apply the function op to each group
rows is list of values or dict with col names (like read from
csv.reader or csv.DictReader)"""
def group_key(row):
return (row[col] for col in cols)
rows = sorted(rows, key=group_key)
return itertools.chain.from_iterable(
op(group_rows) for k,group_rows in itertools.groupby(rows, key=group_key))
另一个步骤是拥有一组可以作为 op 应用的预定义函数，例如 sum 和其他实用函数。
关于python - 是否有 Hadley 的 ddply 用于 python 的实现？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6434048/
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