如何在列表中对字典进行排序并处理数据？

Question

我正在从事诸如库存管理之类的工作，我受制于某些条件，只能对分类商品进行分类和添加。 我的代码在下面，其对数据的正常工作在列表“ print（c.data_dict）”中

import datetime
from itertools import groupby
from operator import itemgetter

class Supplier:
    def __init__(self, name, address, email, contact_no):
        self.name = name
        self.address = address
        self.email = email
        self.contact_no = contact_no

class Product:
   def __init__(self, name):
        self.name = name

class Company(Supplier, Product):
    data_dict = []
    def purchase(self, supplier_obj, product_obj, qty, date):
    self.data_dict.append({'supplier': supplier_obj.name, 'product': product_obj.name, 'qty': qty, 'date': date})
    return self.data_dict

s1 = Supplier('Amazon', 'kalawad road', 'amazon@gmail.com', '987686')
s2 = Supplier('Flipkart', 'university road', 'flipkart@gmail.com', '657457')
s3 = Supplier('Alibaba', 'china town road', 'alibaba@qq.com', '365213')

p1 = Product('Laptop')
p2 = Product('printer')
p3 = Product('computer')

c = Company(None, None, None, None)
c.purchase(s1, p1, 10, '2019-10-10')
c.purchase(s1, p1, 10, '2019-10-10')
c.purchase(s1, p2, 20, '2018-11-11')
c.purchase(s1, p2, 30, '2018-12-12')
c.purchase(s1, p3, 40, '2016-10-10')
c.purchase(s2, p3, 10, '2019-11-11')
c.purchase(s2, p3, 11, '2019-11-11')
c.purchase(s3, p1, 6, '2019-03-04')
c.purchase(s3, p3, 9, '2019-02-02')
print(c.data_dict)

我得到包含类似的列表

[{'supplier': 'Amazon', 'product': 'Laptop', 'qty': 10, 'date': '2019-10-10'}, 
 {'supplier': 'Amazon', 'product': 'Laptop', 'qty': 10, 'date': '2019-10- 10'}, 
{'supplier': 'Amazon', 'product': 'printer', 'qty': 20, 'date': '2018-11-11'},
 {'supplier': 'Amazon', 'product': 'printer', 'qty': 30, 'date': '2018-12-12'},
 {'supplier': 'Amazon', 'product': 'computer', 'qty': 40, 'date':'2016-10-10'},
 {'supplier': 'Flipkart', 'product': 'computer', 'qty': 10,'date': '2019-11-11'},
 {'supplier': 'Flipkart', 'product': 'computer', 'qty': 11, 'date': '2019-11-11'},     
{'supplier': 'Alibaba', 'product': 'Laptop', 'qty': 6, 'date': '2019-03-04'}, 
{'supplier': 'Alibaba', 'product':'computer', 'qty': 9, 'date': '2019-02-02'}]

其中Amazon，FLipkart和allibaba是供应商名称，Laptop-Printer-Computer是产品名称，qty是数量和日期。

我正在尝试以某种方式在上面的列表中进行排序，如果存在来自同一供应商的相同日期，则应添加数量。 例如。 在亚马逊上-打印机数量应为50，如输出所示。 我该怎么做？ 我已经尝试使用itertool和operator模块来完成它，但是没有得到正确的输出。

我的expexpct输出是

sample output

 Amazon
 01-01-2019      laptop       10
 02-02-1019      laptop       10
 03-03-2019      printer      50
 03-03-2019      computer     40

 Flipkart
 01-01-2019      computer      10
 31-01-2019      computer      11

 Alibaba
 2019-03-04      laptop        6
 2019-02-02      computer      6

Answer 1

用柜台做重物。

>>> from collections import Counter
>>> counter = Counter()
>>> for d in c.data_dict:
        counter[d['supplier'],d['product'],d['date']] += d['qty']

得出每个供应商，产品和日期的总数：

>>> counter
Counter({('Amazon', 'computer', '2016-10-10'): 40, ('Amazon', 'printer', '2018-12-12'): 30, ('Flipkart', 'computer', '2019-11-11'): 21, ('Amazon', 'printer', '2018-11-11'): 20, ('Amazon', 'Laptop', '2019-10-10'): 10, ('Amazon', 'Laptop', '2019-10- 10'): 10, ('Alibaba', 'computer', '2019-02-02'): 9, ('Alibaba', 'Laptop', '2019-03-04'): 6})

要按供应商，产品和日期进行打印，可以执行此操作。 您的样本输出与问题中样本输入中的日期不一致，因此结果不相同。

>>> for (supplier, product, date), qty in sorted(counter.items()):
        print(supplier, product, date, qty)

('Alibaba', 'Laptop', '2019-03-04', 6)
('Alibaba', 'computer', '2019-02-02', 9)
('Amazon', 'Laptop', '2019-10- 10', 10)
('Amazon', 'Laptop', '2019-10-10', 10)
('Amazon', 'computer', '2016-10-10', 40)
('Amazon', 'printer', '2018-11-11', 20)
('Amazon', 'printer', '2018-12-12', 30)
('Flipkart', 'computer', '2019-11-11', 21)

在print()调用中添加对format()的调用，使其漂亮。

Answer 2

我认为这里的问题是您不是真正在尝试排序，而是在尝试转换数据

如果我正确理解某家公司在同一天从同一供应商处购买了产品的时间，则应增加数量。

一种简单的方法是将此逻辑添加到购买功能中

def purchase(self, supplier_obj, product_obj, qty, date):
    for purchase in self.data_dict:
        if purchase['supplier'] == supplier_obj.name and purchase['product'] == product_obj.name and purchase['date'] == date:
            purchase['qty']+=qty
            return self.data_dict
    self.data_dict.append({'supplier': supplier_obj.name, 'product': product_obj.name, 'qty': qty, 'date': date})
    return self.data_dict

一种更有效的方法是将数据存储在大型词典中，只有在调用print时，才将其格式化为所需的格式。 上面的代码应该正确格式化列表。

Answer 3

您可以通过以下方法删除重复项，并将同一天和同一家公司添加的相同产品汇总在一起。

new_data = []
for entry in data:
    if entry not in new_data:
        for i in new_data:
            if all([entry['product'] == i['product'],
                    entry['supplier'] == i['supplier'],
                    entry['date'] == i['date']]):
                i['qty'] += entry['qty']
                break
        new_data.append(entry)

print(*new_data, sep='\n')

输出：

{'date': '2019-10-10', 'product': 'Laptop', 'supplier': 'Amazon', 'qty': 10}
{'date': '2018-11-11', 'product': 'printer', 'supplier': 'Amazon', 'qty': 20}
{'date': '2018-12-12', 'product': 'printer', 'supplier': 'Amazon', 'qty': 30}
{'date': '2016-10-10', 'product': 'computer', 'supplier': 'Amazon', 'qty': 40}
{'date': '2019-11-11', 'product': 'computer', 'supplier': 'Flipkart', 'qty': 21}
{'date': '2019-11-11', 'product': 'computer', 'supplier': 'Flipkart', 'qty': 11}
{'date': '2019-03-04', 'product': 'Laptop', 'supplier': 'Alibaba', 'qty': 6}
{'date': '2019-02-02', 'product': 'computer', 'supplier': 'Alibaba', 'qty': 9}

Answer 4

我在如何轻松修改数据方面玩得很开心。 这不是最漂亮的方法，如果您想在不将代码更改太多的情况下获得有效的效果，请参考Filip的答案。

import datetime
import attr

Supplier= attr.make_class('Supplier',['name', 'address', 'email', 'contact_no', 'purchase_per_date_per_product'])

Product = attr.make_class('Product',['name'])

Purchase = attr.make_class('Purchase',['supplier', 'product','qty','date'])

class Company():
    data_dict = {}
    def add_purchase(self, supplier_obj, product_obj, qty, date):
        if [product_obj,date] in supplier_obj.purchase_per_date_per_product:
            self.data_dict[supplier_obj.name][date][product_obj.name]+= qty
        else:
            if supplier_obj.name not in self.data_dict:
                self.data_dict[supplier_obj.name]={}
            supplier_obj.purchase_per_date_per_product += [[product_obj,date]]
            self.data_dict[supplier_obj.name][date]={product_obj.name:qty}
        return self.data_dict