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我有一系列键值对(String,Int),我想按键将它们分组为一系列值(即Seq[(String, Int)])=> Map[String ,Iterable[Int]])
)。
显然,toMap
在这里没有用,并且 groupBy
将值维护为元组。我想出的最好的办法是:
val seq: Seq[( String, Int )]
// ...
seq.groupBy( _._1 ).mapValues( _.map( _._2 ) )
有没有更干净的方法来做到这一点?
最佳答案
这是一个向可遍历对象添加 toMultiMap
方法的 pimp。它能解决您的问题吗?
import collection._
import mutable.Builder
import generic.CanBuildFrom
class TraversableOnceExt[CC, A](coll: CC, asTraversable: CC => TraversableOnce[A]) {
def toMultiMap[T, U, That](implicit ev: A <:< (T, U), cbf: CanBuildFrom[CC, U, That]): immutable.Map[T, That] =
toMultiMapBy(ev)
def toMultiMapBy[T, U, That](f: A => (T, U))(implicit cbf: CanBuildFrom[CC, U, That]): immutable.Map[T, That] = {
val mutMap = mutable.Map.empty[T, mutable.Builder[U, That]]
for (x <- asTraversable(coll)) {
val (key, value) = f(x)
val builder = mutMap.getOrElseUpdate(key, cbf(coll))
builder += value
}
val mapBuilder = immutable.Map.newBuilder[T, That]
for ((k, v) <- mutMap)
mapBuilder += ((k, v.result))
mapBuilder.result
}
}
implicit def commomExtendTraversable[A, C[A] <: TraversableOnce[A]](coll: C[A]): TraversableOnceExt[C[A], A] =
new TraversableOnceExt[C[A], A](coll, identity)
可以这样使用:
val map = List(1 -> 'a', 1 -> 'à', 2 -> 'b').toMultiMap
println(map) // Map(1 -> List(a, à), 2 -> List(b))
val byFirstLetter = Set("abc", "aeiou", "cdef").toMultiMapBy(elem => (elem.head, elem))
println(byFirstLetter) // Map(c -> Set(cdef), a -> Set(abc, aeiou))
如果添加以下隐式定义,它也适用于类似集合的对象,例如 String
和 Array
:
implicit def commomExtendStringTraversable(string: String): TraversableOnceExt[String, Char] =
new TraversableOnceExt[String, Char](string, implicitly)
implicit def commomExtendArrayTraversable[A](array: Array[A]): TraversableOnceExt[Array[A], A] =
new TraversableOnceExt[Array[A], A](array, implicitly)
然后:
val withArrays = Array(1 -> 'a', 1 -> 'à', 2 -> 'b').toMultiMap
println(withArrays) // Map(1 -> [C@377653ae, 2 -> [C@396fe0f4)
val byLowercaseCode = "Mama".toMultiMapBy(c => (c.toLower.toInt, c))
println(byLowercaseCode) // Map(97 -> aa, 109 -> Mm)
关于scala - 更干净的元组 groupBy,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10783772/
给定输入: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 将数字按奇数或偶数分组,然后按小于或大于 5 分组。 预期输出: [[1, 3, 5], [2, 4], [6, 8, 10
编辑: @coldspeed、@wen-ben、@ALollz 指出了我在字符串 np.nan 中犯的新手错误。答案很好,所以我不删除这个问题来保留那些答案。 原文: 我读过这个问题/答案 What'
我试图概括我提出的问题 here . mlb 数据框看起来像 Player Position Salary Year 0 Mike Wit
我认为我不需要共享整个数据框,但基本上,这是有问题的代码行(当然,已经导入了 pandas) divstack = df[df['Competitor']=='Emma Slabach'].group
我面临下一个问题:我有组(按 ID),对于所有这些组,我需要应用以下代码:如果组内位置之间的距离在 3 米以内,则需要将它们添加在一起,因此将创建一个新组(代码如何创建我在下面显示的组)。现在,我想要
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我正在使用 groupby 和 sum 快速汇总两个数据集 一个包含: sequence shares 1 100 2 200 3 50 1 2
这个问题在这里已经有了答案: list around groupby results in empty groups (3 个答案) itertools groupby object not out
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我有一个将数据分组两次的查询: var query = (from a in Context.SetA() from b in Context.SetB().Where(x => x.aId == a
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无法翻译以下 GroupBy 查询并将引发错误:不支持客户端 GroupBy IEnumerable ids = new List { 1, 2, 3 }; var q = db.Comments.W
考虑一个 Spark DataFrame,其中只有很少的列。目标是对其执行 groupBy 操作,而不将其转换为 Pandas DataFrame。等效的 Pandas groupBy 代码如下所示:
我是一名优秀的程序员,十分优秀!