包括其他信息时发生的事件的计数

Question

在Python中，我有一个字典列表。我希望计数每个名称的出现情况，但也希望将其他数据与其合并。

这是输入

task_list = [
    {
        "name": "user1",
        "email": "user1@gmail.com",
        "task": "12121"
    },
    {
        "name": "user2",
        "email": "user2@gmail.com",
        "task": "13131"
    },
    {
        "name": "user1",
        "email": "user1@gmail.com",
        "task": "14141"
    }
]

预期产出

[
    {
        "name": "user1",
        "email": "user1@gmail.com",
        "task": ["12121", "14141"],
        "count": 2
    },
    {
        "name": "user2",
        "email": "user2@gmail.com",
        "task": ["13131"],
        "count": 1
    }
]

目前，我只获得每个用户的计数，但我不知道如何将其他信息与计数合并。

这是我的密码

counts = {}
for task in task_list:
    if task["name"] not in counts.keys():
        counts[task["name"]] = 1
    else:
        counts[task["name"]] +=1

这是我目前正在做的输出

[
    {
        "name": "user1",
        "count": 2
    },
    {
        "name": "user2",
        "count": 1
    }
]

我所能想到的就是循环5-6次并生成预期的输出。但我认为这是个糟糕的解决方案。是否有任何软件包或其他解决方案来完成这一任务？

Answer 1

熊猫可以做这件事

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(task_list)

# Groupby similar keys and get len of task
df.groupby(['name', 'email']).agg({'task': list}).assign(count=lambda x: x['task'].map(lambda x: len(x))).reset_index().to_dict(orient='records')

[{'name': 'user1', 'email': 'user1@gmail.com', 'task': ['12121', '14141'], 'count': 2}, {'name': 'user2', 'email': 'user2@gmail.com', 'task': ['13131'], 'count': 1}]

Answer 2

这段代码是为我做的：

i = 0
for d1 in task_list:
    i += 1
    for d2 in task_list[i:]:
        if d1["name"] == d2["name"]:
            if isinstance(d1["task"], list):
                d1["task"] =  d1["task"] + [d2["task"]]
                task_list.remove(d2)
            else:
                d1["task"] = [d1["task"], d2["task"]]
                task_list.remove(d2)