問題描述

一個列表當中有一個日期的值，我想求這個日期里面當天最大時間的那一條，大神們如何寫呢？原始列表`

[{ 'count': 0, 'create_time': '2017-03-22 22:00:00', 'level': '1' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 22:00:00', 'level': '0' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 22:00:00', 'level': '2' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 23:00:00', 'level': '0' }, { 'count': 0, 'create_time': '2017-03-22 23:00:00', 'level': '1' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 23:00:00', 'level': '2' }]`

想要輸出的列表

[{'count': 5,'create_time': '2017-03-22 23:00:00','level': '0' }, {'count': 0,'create_time': '2017-03-22 23:00:00','level': '1' }, {'count': 5,'create_time': '2017-03-22 23:00:00','level': '2' }]

問題解答

在上次問的問題里改sum成max:

from collections import defaultdictgrouped = defaultdict(list)for d in s: grouped[(d[’create_time’].split()[0], d[’level’])].append((d[’create_time’], d[’count’]))summed = {k : max(grouped[k]) for k in grouped}s = [{’count’: summed[k][1], ’create_time’: summed[k][0], ’level’: k[1]} for k in summed]回答2：

像這類問題都可以用groupby來解決

# coding: utf-8from itertools import groupbydata = [...]fun_group = lambda x: x[’level’]fun_max = lambda x: x[’create_time’]lst = [max(list(g), key=fun_max) for k, g in groupby(sorted(data, key=fun_group), fun_group)]print lst回答3：

思路就是先排序，再過濾

ls = [{ 'count': 0, 'create_time': '2017-03-22 22:00:00', 'level': '1' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 22:00:00', 'level': '0' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 22:00:00', 'level': '2' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 23:00:00', 'level': '0' }, { 'count': 0, 'create_time': '2017-03-22 23:00:00', 'level': '1' }, { 'count': 5, 'create_time': '2017-03-22 23:00:00', 'level': '2' }]import timels.sort(key = lambda x: time.strptime(x['create_time'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))ret = filter(lambda x: x[’create_time’] == ls[-1][’create_time’], ls)print ret'''[{’count’: 5, ’create_time’: ’2017-03-22 23:00:00’, ’level’: ’0’}, {’count’: 0, ’create_time’: ’2017-03-22 23:00:00’, ’level’: ’1’}, {’count’: 5, ’create_time’: ’2017-03-22 23:00:00’, ’level’: ’2’}]'''