使用Ramda/LoDash/Undercore对嵌套属性进行唯一分组和计数

Group and Count Uniquely on Nested Properties with Ramda/LoDash/Underscore

本文关键字：唯一 属性 LoDash Ramda Undercore 使用 嵌套      更新时间：2023-09-26

如何对嵌套属性进行分组和计数？如果这看起来是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，可能是因为我的英语不太好。我将在这里进一步阐述。

如何按每个产品名称进行分组，然后聚合/计数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
    }
  }
]

我们可以使用Ramda浏览一个解决方案。

var数据=[{product_name："酷小工具"，offer_code：｛name:"50OFF"｝}，{product_name："酷小工具"，offer_code：｛name:"50OFF"｝}，{product_name："酷小工具"，offer_code：｛name:"75OFF"｝}，{product_name："另一个很酷的小工具"}，{product_name："另一个很酷的小工具"，offer_code：｛name:"50OFF"｝}，{product_name："另一个很酷的小工具"，offer_code：｛name:"50OFF"｝}]；

我们将从创建一个函数开始，该函数将按产品名称对产品列表进行分组。

const groupByProductName=R.groupBy（R.prop（'product_name'））；groupByProductName（数据）；//｛"另一个很酷的小工具"：[｛"product_name"："Another Cool Gadget"｝，｛"offer_code"：｛"name"："50OFF"｝，"酷的小工具"：[｛"offer_code"：｛"name"："50OFF"｝，"product_name"："酷的小配件"｝

为了帮助计算不同优惠代码的数量，我们将创建一个新函数，根据优惠代码名称（如果存在）进行分组，如果不存在，则默认为_default。

我们可以使用此函数映射groupByProductName生成的对象中的值。

const groupByOfferCode=R.groupBy（R.pathOr（'_default'，['offer_code'，'name']））；R.map（groupByOfferCode，groupByProductName（数据））；//｛"另一个很酷的小工具"：｛"50OFF"：[｛"offer_code"：{"name"："50FF"｝，"product_name"："Another Cool Gadget"｝，"酷小工具"：｛"50OFF"：[｛"offer_code"：｛"name"："50OFF"｝，"product_name"："酷小工具"｝

一旦我们将优惠代码按名称分组，我们将创建一个新函数来交换代码数组，其中只有每个数组的长度。

const countOfferCodes=R.map（R.length）；R.map（countOfferCodes，R.map（groupByOfferCode，groupByProductName（数据）））；//｛"另一个酷小工具"：｛"50OFF"：2，"_default"：1｝，"酷小工具"；｛

一旦我们定义了这些函数，我们就可以得到接近您想要的输出。

const process=products=>R.map（countOfferCodes，R.map（groupByOfferCode，groupByProductName（products））；过程（数据）；//｛"另一个酷小工具"：｛"50OFF"：2，"_default"：1｝，"酷小工具"；｛

假设所有这些函数都将其输出直接提供给下一个函数的输入，则可以使用R.pipe来声明这一点，以创建转换管道。

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

您可能已经注意到，我们在管道中有两个R.map函数，它们紧挨着。由于R.pipe(R.map(f), R.map(g))必须与R.map(R.pipe(f, g))相同的定律，我们可以通过将管道修改为以下内容来防止在列表上循环两次。

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

现在，为了将输出转换为所需的形状，我们可以创建一个函数，将对象转换为列表，并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，我们可以在管道中添加一个函数，按照产品名称进行排序。总之：

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过程=R.pipe(groupByProductName，R.map（R.pipe(groupByOfferCode，countOfferCodes))，objToList，R.sortBy（R.prop（'product_name'））)；过程（数据）；//[｛"count"：｛"50OFF"：2，"_default"：1｝，"product_name"："Another Cool Gadget"｝，｛"count"：｛

我们完了。

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