如何合并相同订单编号的字典，并按物流单号分组商品信息？
合并列表中相同键字典生成新列表
问题：
你有许多字典组成的一个列表，需要将相同键的字典合并到一个新的列表中。这些字典表示订单及其商品的详细信息。你希望将具有相同订单编号的订单分组，然后根据每个订单的物流单号将商品分组。
具体来说，给定列表：
data = [
{'售后编号': '123', '订单编号': '1234', '商家编码': '商品a', '退款数量': 1, '卖家备注': '', '物流单号': '789789',
'超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''},
{'售后编号': '212', '订单编号': '1234', '商家编码': '商品b', '退款数量': 1, '卖家备注': '', '物流单号': '789789',
'超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''},
{'售后编号': '321', '订单编号': '1234', '商家编码': '商品c', '退款数量': 1, '卖家备注': '', '物流单号': '987987',
'超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''},
{'售后编号': '578', '订单编号': '4321', '商家编码': '商品d', '退款数量': 1, '卖家备注': '', '物流单号': '897897',
'超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''}
]你希望得到的结果如下：
result = [
{'订单编号': '1234', '卖家备注': '',
'789789': [{'售后编号': '123', '商家编码': '商品a', '超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''},
{'售后编号': '212', '商家编码': '商品b', '超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''}],
'987987': [{'售后编号': '321', '商家编码': '商品c', '超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''}]
},
{'订单编号': '4321', '卖家备注': '',
'897897': [{'售后编号': '578', '商家编码': '商品d', '超时时间': '', '退款类型': '', '退款金额': ''}]
}
]解决方案：
要实现此合并，你可以使用以下步骤：
- 创建一个空的字典 orders_info，它将存储按订单编号分组的字典列表。
- 遍历 data 中的每个字典，并将其添加到 orders_info 中。如果订单编号已在 orders_info 中，则将字典添加到现有列表中。否则，创建新列表并将其添加到字典中。
-
调用 gen_result 函数，它将 orders_info 转换为所需的结果格式。该函数执行以下步骤：
- 遍历 orders_info 中的每个订单。
- 创建一个新的字典 r，它将存储订单的详细信息和物流单号组成的商品列表。
- 遍历每个订单中的商品，并将其添加到 r 中。如果物流单号已在 r 中，则将商品添加到现有列表中。否则，创建新列表并将其添加到字典中。
- 返回合并后的 result 列表。
以下代码实现了这些步骤：
def group_by_order(data: list) -> dict:
orders_info = dict()
for d in data:
order_id = d['订单编号']
if order_id not in orders_info:
orders_info[order_id] = list()
orders_info[order_id].append(d)
return orders_info
def gen_result(orders_info: dict) -> list:
result = []
for oi in orders_info:
os = orders_info[oi]
r = dict()
for i, o in enumerate(os):
if i == 0:
r['订单编号'] = o['订单编号']
sno = o['物流单号']
if sno not in r:
r[sno] = list()
r[sno].append({'售后编号': o['售后编号']})
result.append(r)
return result
def main():
print(gen_result(group_by_order(data)))
if __name__ == '__main__':
main()以上就是如何合并相同订单编号的字典，并按物流单号分组商品信息？的详细内容，更多请关注硕下网其它相关文章！