通过匹配字段聚合 CSV 数据

一分耕耘，一分收获！既然都打开这篇《通过匹配字段聚合 CSV 数据》，就坚持看下去，学下去吧！本文主要会给大家讲到等等知识点，如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处，非常欢迎大家积极提出！在后续文章我会继续更新Golang相关的内容，希望对大家都有所帮助！

您好，我需要一些帮助，我有一个 csv 文件，使用 gocsv 将其解析为结构，我需要遍历该结构的切片并组合具有匹配 employeenumber 的每个切片的 deductioncodes， p>

这是 csv 结构。

type csvinput struct {
    employeenumber string `json:"employeenumber" csv:"employee #"`
    deductioncode  string `json:"deductioncode" csv:"deduction code"`
    unit           string `json:"unit" csv:"unit"`
    amount         string `json:"amount" csv:"amount"`
}

这就是我正在尝试做的事情，我需要将所有 deductioncodes 加入到具有匹配的 employeenumber 的每个切片的数组中，

var paytypes []string
    for _, csv := range csvdata {
        for _, c := range csvdata {
            if csv.employeenumber == c.employeenumber {
                if csv.deductioncode == c.deductioncode {
                    paytypes = append(paytypes, c.deductioncode)
                    jsondata, _ := json.marshal(paytypes)
                    println(string(jsondata))
                }
            }
        }
    }

这是 csv 文件的示例，请注意，我丢弃了 csv 本身中的大部分字段

Employee #,Employee Name,Deduction Code,Description,HED,Unit,Ceridian Amount,New Calculation,Amount,Company Matched T / F,Calculated Worked Hours T/F
1362,USER 1,LINSTAXBEN 364,Life Insurance Taxable Benefit,364,$,18.31,16.90,16.90,,
1362,USER 1,AD&DTAXBEN 366,AD &D taxable benefit,366,$,0.19,0.18,0.18,,
1362,USER 1,PENS COMP 550,Company Pension (Non Union),550,%,5.00,130.52,5.00,T,T
1362,USER 1,FT DENTALF 641,Dental F FT,641,$,32.78,30.26,30.26,,
1362,USER 1,LTD 660,Long Term Disability,660,$,38.97,35.97,35.97,,
1362,USER 1,RRSP 720,RRSP,720,$,75.00,75.00,75.00,,
1362,USER 1,DON CLOC 761,CLOC Donations,761,$,2.00,2.00,2.00,,
1362,USER 1,SOC 770,Social Club,770,$,2.00,2.00,2.00,,
8113,USER 2,LINSTAXBEN 364,Life Insurance Taxable Benefit,364,$,11.58,10.69,10.69,,
8113,USER 2,AD&DTAXBEN 366,AD &D taxable benefit,366,$,0.12,0.11,0.11,,
8113,USER 2,MSPP PENSF 552,MSPP Pension FT,552,%,5.00,82.86,5.00,T,T
8113,USER 2,Union DUES 580,Union Dues,580,%,1.50,26.93,1.50,,T
8113,USER 2,FT DENTALF 641,Dental F FT,641,$,32.78,30.26,30.26,,
8113,USER 2,LTD 660,Long Term Disability,660,$,38.97,35.97,35.97,,

运行上面的双范围我知道距离正确还有很长的路要走，因为它只是附加两个员工的每个 deductioncode，我需要的是将所有员工编号 1362 解析为带有 deductioncode 数组的 1 个结构切片，然后将所有将员工编号 8113 放入不同的切片，并以数组的形式扣减代码。

如果有人需要查看更多代码，请告诉我。抱歉，我对 golang 很陌生，我确信有更好的方法来完成我的需要。

解决方案

如果我理解正确的话，您需要一组独特的员工，每个员工都有一系列扣除代码。我假设 csv 中每个员工记录的其他属性都相同。我喜欢在 go 中使用 map 来实现此目的，因为您可以轻松检查员工是否存在。我认为您还需要为您的员工声明一个单独的类型：

type employee struct {
    number, unit, amount string
    deductioncodes       []string
}

您可能想利用这个机会将其他值转换为更有意义的类型。

然后：

employees := make(map[string]*Employee)

for _, csv := range csvData {
    if _, ok := employees[csv.EmployeeNumber]; !ok {
        employees[csv.EmployeeNumber] = &Employee{
            Number:         csv.EmployeeNumber,
            Unit:           csv.Unit,
            Amount:         csv.Amount,
            DeductionCodes: make([]string, 0, 1),
        }
    }
    e := employees[csv.EmployeeNumber]
    e.DeductionCodes = append(e.DeductionCodes, csv.DeductionCode)
}

所以，如果已经遇到该员工编号，则只需将扣除代码添加到现有员工中即可。否则，您将创建一个新的，然后添加它。

到这里，我们也就讲完了《通过匹配字段聚合 CSV 数据》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！