按数组中的对象分组最有效的方法是什么?

例如,给定此对象数组:

[ 
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 1", Value: "5" },
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 2", Value: "10" },
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Task: "Task 1", Value: "15" },
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Task: "Task 2", Value: "20" },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Task: "Task 1", Value: "25" },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Task: "Task 2", Value: "30" },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Task: "Task 1", Value: "35" },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Task: "Task 2", Value: "40" }
]

我正在表格中显示这些信息。我想通过不同的方法进行分组,但我想对值求和。

我将Undercore.js用于其groupby函数,这很有用,但并不能完成全部任务,因为我不希望它们“拆分”,而是“合并”,更像SQL groupby方法。

我要找的是能够合计特定值(如果需要)。

因此,如果我按阶段分组,我希望收到:

[
    { Phase: "Phase 1", Value: 50 },
    { Phase: "Phase 2", Value: 130 }
]

如果我组了阶段/步骤,我会收到:

[
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Value: 15 },
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Value: 35 },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Value: 55 },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Value: 75 }
]

是否有一个有用的脚本,或者我应该坚持使用Undercore.js,然后遍历生成的对象,自己计算总数?


当前回答

下面的函数允许对任意字段进行groupBy(和求和值-OP需要的)。在解决方案中,我们定义cmp函数来根据分组字段比较两个对象。在设w=。。。我们创建子集对象x字段的副本。在y[sumBy]=+y[sumBy]+(+x[sumBy])中,我们使用“+”将字符串转换为数字。

function groupBy(data, fields, sumBy='Value') {
  let r=[], cmp= (x,y) => fields.reduce((a,b)=> a && x[b]==y[b], true);
  data.forEach(x=> {
    let y=r.find(z=>cmp(x,z));
    let w= [...fields,sumBy].reduce((a,b) => (a[b]=x[b],a), {})
    y ? y[sumBy]=+y[sumBy]+(+x[sumBy]) : r.push(w);
  });
  return r;
}

常量d=[{阶段:“阶段1”,步骤:“步骤1”,任务:“任务1”,值:“5”},{阶段:“阶段1”,步骤:“步骤1”,任务:“任务2”,值:“10”},{阶段:“阶段1”,步骤:“步骤2”,任务:“任务1”,值:“15”},{阶段:“阶段1”,步骤:“步骤2”,任务:“任务2”,值:“20”},{阶段:“阶段2”,步骤:“步骤1”,任务:“任务1”,值:“25”},{阶段:“阶段2”,步骤:“步骤1”,任务:“任务2”,值:“30”},{阶段:“阶段2”,步骤:“步骤2”,任务:“任务1”,值:“35”},{阶段:“阶段2”,步骤:“步骤2”,任务:“任务2”,值:“40”}];函数groupBy(数据,字段,sumBy='Value'){设r=[],cmp=(x,y)=>fields.reduce((a,b)=>a&&x[b]==y[b],true);data.forEach(x=>{设y=r.find(z=>cmp(x,z));设w=[…fields,sumBy].reduce((a,b)=>(a[b]=x[b],a),{})yy[sumBy]=+y[sumBy]+(+x[sumBy]):r.push(w);});返回r;}//测试let p=(t,o)=>console.log(t,JSON.stringify(o));console.log('GROUP BY:');p(“相”,组By(d,[“相”]));p(“步骤”,组By(d,[“步骤”]));p(“阶段-步骤”,组By(d,[“阶段”,“步骤”]));p(“阶段任务”,groupBy(d,[“阶段”,“任务”]));p(“步骤任务”,groupBy(d,[“步骤”,“任务”]));p(“阶段-步骤-任务”,groupBy(d,[“阶段”,“步骤”,“任务”]));

其他回答

function groupBy(array, groupBy){
        return array.reduce((acc,curr,index,array) => {
           var  idx = curr[groupBy]; 
              if(!acc[idx]){
                    acc[idx] = array.filter(item => item[groupBy] === idx)
              } 
            return  acc; 

        },{})
    }

// call
groupBy(items,'Step')

基于@Ceasar Bautista的原始想法,我修改了代码并使用typescript创建了一个groupBy函数。

static groupBy(data: any[], comparator: (v1: any, v2: any) => boolean, onDublicate: (uniqueRow: any, dublicateRow: any) => void) {
    return data.reduce(function (reducedRows, currentlyReducedRow) {
      let processedRow = reducedRows.find(searchedRow => comparator(searchedRow, currentlyReducedRow));

      if (processedRow) {
        // currentlyReducedRow is a dublicateRow when processedRow is not null.
        onDublicate(processedRow, currentlyReducedRow)
      } else {
        // currentlyReducedRow is unique and must be pushed in the reducedRows collection.
        reducedRows.push(currentlyReducedRow);
      }

      return reducedRows;
    }, []);
  };

此函数接受一个回调(比较器)和一个第二个回调(onDuplicate),该回调比较行并查找副本。

用法示例:

data = [
    { name: 'a', value: 10 },
    { name: 'a', value: 11 },
    { name: 'a', value: 12 },
    { name: 'b', value: 20 },
    { name: 'b', value: 1 }
  ]

  private static demoComparator = (v1: any, v2: any) => {
    return v1['name'] === v2['name'];
  }

  private static demoOnDublicate = (uniqueRow, dublicateRow) => {
    uniqueRow['value'] += dublicateRow['value'];    
  };

使命感

groupBy(data, demoComparator, demoOnDublicate) 

将执行计算值和的分组。

{name: "a", value: 33}
{name: "b", value: 21}

我们可以根据项目的需要创建任意多个回调函数,并根据需要聚合这些值。在一个例子中,我需要合并两个数组,而不是求和数据。

您可以使用Alasql JavaScript库来实现:

var data = [ { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 1", Value: "5" },
             { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 2", Value: "10" }];

var res = alasql('SELECT Phase, Step, SUM(CAST([Value] AS INT)) AS [Value] \
                  FROM ? GROUP BY Phase, Step',[data]);

在jsFiddle尝试这个示例。

BTW:在大型阵列(100000条记录及以上)上,Alasql比Linq更快。参见jsPref中的测试。

评论:

这里我将Value放在方括号中,因为Value是SQL中的关键字我必须使用CAST()函数将字符串值转换为数字类型。

这里有一个使用ES6的讨厌的、难以阅读的解决方案:

export default (arr, key) => 
  arr.reduce(
    (r, v, _, __, k = v[key]) => ((r[k] || (r[k] = [])).push(v), r),
    {}
  );

对于那些询问这是如何工作的人,这里有一个解释:

在这两个=>中,您可以获得免费回报Array.prototype.reduce函数最多包含4个参数。这就是为什么要添加第五个参数,这样我们就可以使用默认值在参数声明级别为组(k)创建一个廉价的变量声明。(是的,这是巫术)如果我们的当前组在上一次迭代中不存在,我们将创建一个新的空数组((r[k]||(r[k]=[]))。这将计算到最左边的表达式,换句话说,一个现有数组或一个空数组,这就是为什么在该表达式之后会立即推送,因为无论哪种方式都会得到一个数组。当有一个返回时,逗号运算符将丢弃最左边的值,返回该场景中经过调整的前一组。

更容易理解的版本是:

export default (array, key) => 
  array.reduce((previous, currentItem) => {
    const group = currentItem[key];
    if (!previous[group]) previous[group] = [];
    previous[group].push(currentItem);
    return previous;
  }, {});

编辑:

TS版本:

const groupBy = <T, K extends keyof any>(list: T[], getKey: (item: T) => K) =>
  list.reduce((previous, currentItem) => {
    const group = getKey(currentItem);
    if (!previous[group]) previous[group] = [];
    previous[group].push(currentItem);
    return previous;
  }, {} as Record<K, T[]>);

这是一个基于TS的功能,不是性能最好的,但很容易阅读和理解!

function groupBy<T>(array: T[], key: string): Record<string, T[]> {
const groupedObject = {}
for (const item of array) {
  const value = item[key]
    if (groupedObject[value] === undefined) {
  groupedObject[value] = []
  }
  groupedObject[value].push(item)
}
  return groupedObject
}

我们以->

const data = [
{ Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 1", Value: "5" },
{ Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 2", Value: "10" },
{ Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Task: "Task 1", Value: "15" },
{ Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Task: "Task 2", Value: "20" },
];
console.log(groupBy(data, 'Step'))
{
'Step 1': [
    {
      Phase: 'Phase 1',
      Step: 'Step 1',
      Task: 'Task 1',
      Value: '5'
    },
    {
      Phase: 'Phase 1',
      Step: 'Step 1',
      Task: 'Task 2',
      Value: '10'
    }
  ],
  'Step 2': [
    {
      Phase: 'Phase 1',
      Step: 'Step 2',
      Task: 'Task 1',
      Value: '15'
    },
    {
      Phase: 'Phase 1',
      Step: 'Step 2',
      Task: 'Task 2',
      Value: '20'
    }
  ]
}