Grouper par cle

Regrouper des employés par département, des commandes par client, des logs par niveau de sévérité : c'est une opération que tu feras constamment en tant que développeur. Pandas a groupby(), mais savoir le coder toi-même, c'est comprendre le mécanisme.

L'idée : parcourir une liste de dictionnaires et rassembler ceux qui partagent la même valeur pour une clé donnée.

Exemple :
personnes = [
{'nom': 'Alice', 'ville': 'Paris'},
{'nom': 'Bob', 'ville': 'Lyon'},
{'nom': 'Charlie', 'ville': 'Paris'}
]
grouper_par(personnes, 'ville')
renvoie {'Paris': [...Alice, ...Charlie], 'Lyon': [...Bob]}

Écris une fonction grouper_par(liste, cle) qui prend une liste de dictionnaires et retourne un dictionnaire les regroupant par la valeur de la clé donnée.

Tests (2/4)

Grouper par ville

data = [{'n':'A','v':'Paris'},{'n':'B','v':'Lyon'},{'n':'C','v':'Paris'}]
r = grouper_par(data, 'v')
assert len(r['Paris']) == 2
assert len(r['Lyon']) == 1

Liste vide

assert grouper_par([], 'x') == {}

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Indices (3 disponibles)

Solution officielle

def grouper_par(liste, cle):
    result = {}
    for item in liste:
        k = item[cle]
        if k not in result:
            result[k] = []
        result[k].append(item)
    return result

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solution.py

Bravo!

Grouper par cle

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