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使用Ramda/LoDash/Underscore在嵌套属性上进行独特分组和计数

作者：mobiledu2402852413 | 2023-09-09 19:03

如何解决《使用Ramda/LoDash/Underscore在嵌套属性上进行独特分组和计数》经验，为你挑选了1个好方法。

如何分组和依靠嵌套属性？如果这看起来像一个非常基本的问题,我很抱歉,但老实说我甚至不知道从哪里开始.

编辑我最初对上面的描述太模糊了,这可能是因为我的英语不是很好.我会在这里进一步详细说明.

如何按每个产品名称分组,然后汇总/计算唯一嵌套项目的数量？

我的数据来源:

[
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50off'}
  },
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '75OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget'
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  }
]

我的首选输出:

[
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    count: {
      '50OFF': 2,
      '75OFF': 1
    }
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    count: {
      '_default': 1,
      '50OFF': 2
    }
  }
]

Scott Christ.. 12

我们可以使用Ramda来解决一个解决方案.

var data = [
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '75OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget'
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  }
];

我们首先创建一个按名称对产品列表进行分组的功能.

const groupByProductName = R.groupBy(R.prop('product_name'));

groupByProductName(data);
// {"Another Cool Gadget": [{"product_name": "Another Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}], "Cool Gadget": [{"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "75OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}]}

为了帮助计算不同商品代码的数量,我们将创建一个新功能,按商品代码名称(如果存在)进行分组,默认为_default不存在.

我们可以使用此函数来映射生成的对象中的值groupByProductName.

const groupByOfferCode = R.groupBy(R.pathOr('_default', ['offer_code', 'name']));

R.map(groupByOfferCode, groupByProductName(data));
// {"Another Cool Gadget": {"50OFF": [{"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}], "_default": [{"product_name": "Another Cool Gadget"}]}, "Cool Gadget": {"50OFF": [{"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}], "75OFF": [{"offer_code": {"name": "75OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}]}}

一旦我们有按名称分组的商品代码,我们将创建一个新函数来交换代码数组,只需每个数组的长度.

const countOfferCodes = R.map(R.length);

R.map(countOfferCodes, R.map(groupByOfferCode, groupByProductName(data)));
// {"Another Cool Gadget": {"50OFF": 2, "_default": 1}, "Cool Gadget": {"50OFF": 2, "75OFF": 1}}

一旦我们定义了这些函数,我们就可以获得接近您想要的输出的东西.

const process = products => R.map(countOfferCodes, R.map(groupByOfferCode, groupByProductName(products)));

process(data);
// {"Another Cool Gadget": {"50OFF": 2, "_default": 1}, "Cool Gadget": {"50OFF": 2, "75OFF": 1}}

鉴于所有这些函数都将其输出直接输入到下一个输入,可以使用它R.pipe来创建转换管道.

const process = R.pipe(
  groupByProductName,
  R.map(groupByOfferCode),
  R.map(countOfferCodes)
);

您可能已经注意到我们R.map在管道中有两个彼此相邻的函数.由于法律规定R.pipe(R.map(f), R.map(g))必须相同,因为R.map(R.pipe(f, g))我们可以通过将管道修改为以下来防止在列表上循环两次.

const process = R.pipe(
  groupByProductName,
  R.map(R.pipe(
    groupByOfferCode,
    countOfferCodes
  ))
);

现在要将输出转换为所需的形状,我们可以创建一个将对象转换为列表的函数,我们可以将其添加到管道的末尾.

const objToList = R.pipe(
  R.toPairs,
  R.map(R.zipObj(['product_name', 'count']))
);

最后,我们可以向管道添加一个函数,以按产品名称进行排序.所以一起:

const groupByProductName = R.groupBy(R.prop('product_name'));
const groupByOfferCode   = R.groupBy(R.pathOr('_default', ['offer_code', 'name']));
const countOfferCodes    = R.map(R.length);
const objToList = R.pipe(
  R.toPairs,
  R.map(R.zipObj(['product_name', 'count']))
);

const process = R.pipe(
  groupByProductName,
  R.map(R.pipe(
    groupByOfferCode,
    countOfferCodes
  )),
  objToList,
  R.sortBy(R.prop('product_name'))
);

process(data);
// [{"count": {"50OFF": 2, "_default": 1}, "product_name": "Another Cool Gadget"}, {"count": {"50OFF": 2, "75OFF": 1}, "product_name": "Cool Gadget"}]

我们已经完成了.

1> Scott Christ..：

我们可以使用Ramda来解决一个解决方案.

var data = [
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Cool Gadget',
    offer_code: {name: '75OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget'
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  },
  {
    product_name: 'Another Cool Gadget',
    offer_code: {name: '50OFF'}
  }
];

我们首先创建一个按名称对产品列表进行分组的功能.

const groupByProductName = R.groupBy(R.prop('product_name'));

groupByProductName(data);
// {"Another Cool Gadget": [{"product_name": "Another Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}], "Cool Gadget": [{"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "75OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}]}

为了帮助计算不同商品代码的数量,我们将创建一个新功能,按商品代码名称(如果存在)进行分组,默认为_default不存在.

我们可以使用此函数来映射生成的对象中的值groupByProductName.

const groupByOfferCode = R.groupBy(R.pathOr('_default', ['offer_code', 'name']));

R.map(groupByOfferCode, groupByProductName(data));
// {"Another Cool Gadget": {"50OFF": [{"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Another Cool Gadget"}], "_default": [{"product_name": "Another Cool Gadget"}]}, "Cool Gadget": {"50OFF": [{"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}, {"offer_code": {"name": "50OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}], "75OFF": [{"offer_code": {"name": "75OFF"}, "product_name": "Cool Gadget"}]}}

一旦我们有按名称分组的商品代码,我们将创建一个新函数来交换代码数组,只需每个数组的长度.

const countOfferCodes = R.map(R.length);

R.map(countOfferCodes, R.map(groupByOfferCode, groupByProductName(data)));
// {"Another Cool Gadget": {"50OFF": 2, "_default": 1}, "Cool Gadget": {"50OFF": 2, "75OFF": 1}}

一旦我们定义了这些函数,我们就可以获得接近您想要的输出的东西.

const process = products => R.map(countOfferCodes, R.map(groupByOfferCode, groupByProductName(products)));

process(data);
// {"Another Cool Gadget": {"50OFF": 2, "_default": 1}, "Cool Gadget": {"50OFF": 2, "75OFF": 1}}

鉴于所有这些函数都将其输出直接输入到下一个输入,可以使用它R.pipe来创建转换管道.

const process = R.pipe(
  groupByProductName,
  R.map(groupByOfferCode),
  R.map(countOfferCodes)
);

const process = R.pipe(
  groupByProductName,
  R.map(R.pipe(
    groupByOfferCode,
    countOfferCodes
  ))
);

现在要将输出转换为所需的形状,我们可以创建一个将对象转换为列表的函数,我们可以将其添加到管道的末尾.

const objToList = R.pipe(
  R.toPairs,
  R.map(R.zipObj(['product_name', 'count']))
);

最后,我们可以向管道添加一个函数,以按产品名称进行排序.所以一起:

const groupByProductName = R.groupBy(R.prop('product_name'));
const groupByOfferCode   = R.groupBy(R.pathOr('_default', ['offer_code', 'name']));
const countOfferCodes    = R.map(R.length);
const objToList = R.pipe(
  R.toPairs,
  R.map(R.zipObj(['product_name', 'count']))
);

const process = R.pipe(
  groupByProductName,
  R.map(R.pipe(
    groupByOfferCode,
    countOfferCodes
  )),
  objToList,
  R.sortBy(R.prop('product_name'))
);

process(data);
// [{"count": {"50OFF": 2, "_default": 1}, "product_name": "Another Cool Gadget"}, {"count": {"50OFF": 2, "75OFF": 1}, "product_name": "Cool Gadget"}]

我们已经完成了.

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这个屌丝很懒，什么也没留下！

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