在这个我一直致力于的问题上,我遇到了一些困难。我有一个从SQLite数据库中提取的股票数据列表。这是一个字典列表,字典看起来像这样:
[ {symbol:'AAPL', date:'2021-04-28', close:130},
{symbol:'AAPL', date:'2021-04-27', close:129},
{symbol:'MSFT', date:'2021-04-28', close:155},
{symbol:'MSFT', date:'2021-04-27', close:156} ] 我正在处理开盘、高位、低位和收盘数据,我想编写一个脚本来为每个数据点/时间戳分配指标值。为了分配这些指标,我需要将这些数据操作到一个新的列表中,如下所示:
Stock data = [ {'AAPL':[ {date:'2021-04-28', close:130},
{date:'2021-04-27', close:129} ] },
{'MSFT':[ {date:'2021-04-28', close:155},
{date:'2021-04-27', close:156} ] } ]我想创建一个字典列表,关键字是股票报价器,值是数据库中包含的所有OHLC数据(作为字典)的列表。
在我看来,这是一个包含字典列表的字典列表。
我不担心效率,因为我只想在半夜每天运行一次。
发布于 2021-05-02 07:57:51
这可以使用itertools.groupby来完成,并通过一些后续操作来删除组密钥。
from itertools import groupby
lst = [{'symbol': 'AAPL', 'date': '2021-04-28', 'close': 130},
{'symbol': 'AAPL', 'date': '2021-04-27', 'close': 129},
{'symbol': 'MSFT', 'date': '2021-04-28', 'close': 155},
{'symbol': 'MSFT', 'date': '2021-04-27', 'close': 156}]
group_key = 'symbol'
print([{k: [{sub_k: sub_v for sub_k, sub_v in d.items() if sub_k != group_key}
for d in v]}
for k, v in groupby(lst, key=lambda x: x[group_key])])输出:
[{'AAPL': [{'date': '2021-04-28', 'close': 130},
{'date': '2021-04-27', 'close': 129}]},
{'MSFT': [{'date': '2021-04-28', 'close': 155},
{'date': '2021-04-27', 'close': 156}]}]编辑:假设列表还没有按'symbol'排序,排序阶段是必需的:
from itertools import groupby
lst = [{'symbol': 'AAPL', 'date': '2021-04-28', 'close': 130},
{'symbol': 'MSFT', 'date': '2021-04-28', 'close': 155},
{'symbol': 'AAPL', 'date': '2021-04-27', 'close': 129},
{'symbol': 'MSFT', 'date': '2021-04-27', 'close': 156}]
group_key = 'symbol'
def get_key(x):
return x[group_key]
print([{k: [{sub_k: sub_v for sub_k, sub_v in d.items() if sub_k != group_key}
for d in v]}
for k, v in groupby(sorted(lst, key=get_key), key=get_key)])输出:
[{'AAPL': [{'date': '2021-04-28', 'close': 130},
{'date': '2021-04-27', 'close': 129}]},
{'MSFT': [{'date': '2021-04-28', 'close': 155},
{'date': '2021-04-27', 'close': 156}]}]https://stackoverflow.com/questions/67351761
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