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2019-04-14 00:00
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{
"info":[
{ "Id":1, "new":true ,"name": "james", "goods":"iphone"},
{ "Id":3, "new":true ,"name": "Chen", "goods":"SM"}
],
"combo":[
{ "comboPlay": "oneByTwo", "count": 10 },
{ "comboPlay": "special", "count": 15 },
{ "comboPlay": "specialTwo", "count": 1 }
],
"comboRef":[
{ "combo": "yes", "payOut": 310.25, "type":2 },
{ "combo": "yes", "payOut": 200.35, "type":2 },
{ "combo": "yes", "payOut": 250.10, "type":1 }
]
}
要用上面的数据组出下面的结构
{
"info":[
{ "Id":1, "name": "james", "goods":"iphone"},
{ "Id":3, "name": "Chen", "goods":"SM"}
],
"combo":[
{ "comboPlay": "oneByTwo", "count": 10, "payOut": 310.25, "type":2 },
{ "comboPlay": "special", "count": 15, "payOut": 200.35, "type":2 },
{ "comboPlay": "specialTwo", "count": 1, "payOut": 200.35, "type":1 }
]
}
组完的info的内容 都来自于原始数据的info
而组完的combo的内容 是由原始数据的combo和comboRef组出的 这比较麻烦
有没有什么好方法可以组出这个数据？
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说好了不能哭 普通会员 1楼
这个题目的描述有些模糊，我假设你正在尝试通过编程实现一个数据分析的算法，需要对原始数据进行分组。下面是一个使用Python的pandas库来实现的例子：
```python import pandas as pd
假设你的原始数据是一张Excel文件，列名为'age', 'gender', 'income'
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
对数据进行分组，这里我们假设你想按照'age'列进行分组
grouped = df.groupby('age')
打印分组后的数据
for name, group in grouped: print(name) ```
在这个例子中，
pd.read_excel函数用于读取Excel文件，groupby函数用于按照'age'列对数据进行分组。for循环用于遍历每个分组。如果你需要使用其他类型的原始数据，如CSV文件、数据库等，你可能需要使用相应的库，如
csv、pymysql等。同时，你可能需要根据你的具体需求来调整这个算法。
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