Question

我有以下字典列表 -

results = [
     {'type': 'check_datatype',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id','index'], 'd_type': 'str'},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False},
    {'type': 'check_string_consistency',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id'], 'string_length': 6},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False}
    ]

我想要带有以下输出的输出列表，其中键和值字段来自上面列表中的 kwargs 键 -

id|key|value|index

[[1,table,cars,null],[1,columns,car_id,1],[1,columns,index,2] [1,dtype,str,null],[2,table,cars,null],[2,columns,car_id,null],[2,string_length,6,null]]

更新 - 现在，我想在输出中多列一列 - uniquehaschode --> 这里唯一的哈希码意味着具有相同键和值的字典应该生成相同的 id 或哈希。因此，如果字典 'kwargs' 中的键值对相同，那么它们应该返回相同的哈希码。输出应该是这样的 -

[[1,table,cars,null,uniquehaschode1],[1,columns,car_id,1,uniquehaschode1],[1,columns,index,2,uniquehaschode1] [1,dtype,str,null,uniquehaschode1],[2,table,cars,null,uniquehaschode2],[2,columns,car_id,null,uniquehaschode2],[2,string_length,6,null,uniquehaschode2]]

此外，如果特定的 uniquehaschode 已存在，我不想在此表中插入任何内容。

Update2：我想创建一个具有以下架构的数据框。对于每对唯一的（kwargs 和 check_name），args_id 将是相同的。我想每天运行上面的字典列表，因此对于不同的日期运行，args_id 应该是相同的，如果独特的一对（kwargs 和 check_name）又来了。我想每天将此结果存储到数据框中，然后将其放入我的火花增量表中。

Type|time|args_id
check_datatype|2021-03-29|0
check_string_consistency|2021-03-29|1
check_datatype|2021-03-30|0

到目前为止，我使用的是以下代码 -

type_results = [[elt['type'] for
                   elt in results]
        checkColumns = ['type']
        spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
        DF = spark.createDataFrame(data=results, schema=checkColumns)
        DF = DF.withColumn("time", F.current_timestamp())
       DF = DF.withColumn("args_id", F.row_number().over(Window.orderBy(F.monotonically_increasing_id())))

Answer 1

results = [
     {'type': 'check_datatype',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id','index'], 'd_type': 'str'},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False},
    {'type': 'check_string_consistency',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id'], 'string_length': 6},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False}
    ]

for each in results:
    print(each['kwargs'])

Answer 2

可能你需要：

results = [
     {'type': 'check_datatype',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id','index'], 'd_type': 'str'},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False},
    {'type': 'check_string_consistency',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id'], 'string_length': 6},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False}
    ]

result_list = []
for c, l in enumerate(results, start=1):
    for key, value in l['kwargs'].items():
        if isinstance(value,list):
            if len(value) == 1:
                result_list.append([str(c),key,value[0],'null'])
                continue
            for i in value:
                result_list.append([str(c),key,i,str(value.index(i)+1)])
        else:
            result_list.append([str(c),key,value,'null'])

print(result_list)

输出：

[['1', 'table', 'cars', 'null'], ['1', 'columns', 'car_id', '1'], ['1', 'columns', 'index', '2'], ['1', 'd_type', 'str', 'null'], ['2', 'table', 'cars', 'null'], ['2', 'columns', 'car_id', 'null'], ['2', 'string_length', 6, 'null']]

至于更新部分，您可以使用 pip install maps:

import maps
results = [
     {'type': 'check_datatype',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id','index'], 'd_type': 'str'},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False},
    {'type': 'check_string_consistency',
      'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id'], 'string_length': 6},
      'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
      'Result': False},
    {'type': 'check_string_consistency',
     'kwargs': {'table': 'cars', 'columns': ['car_id'], 'string_length': 6},
     'datasource_path': '/cars_dataset_ok/',
     'Result': False}
    ]
 
result_list = []
for c, l in enumerate(results, start=1):
    h = hash(maps.FrozenMap.recurse(l['kwargs']))
    for key, value in l['kwargs'].items():
        if isinstance(value,list):
            if len(value) == 1:
                result_list.append([str(c),key,value[0],'null', f'{h}-{c}'])
                continue
            for i in value:
                result_list.append([str(c),key,i,str(value.index(i)+1),f'{h}-{c}'])
        else:
            result_list.append([str(c),key,value,'null',f'{h}-{c}'])

print(result_list)

输出：

[['1', 'table', 'cars', 'null', '-6654319495930648246-1'], ['1', 'columns', 'car_id', '1', '-6654319495930648246-1'], ['1', 'columns', 'index', '2', '-6654319495930648246-1'], ['1', 'd_type', 'str', 'null', '-6654319495930648246-1'], ['2', 'table', 'cars', 'null', '-3876605863049152209-2'], ['2', 'columns', 'car_id', 'null', '-3876605863049152209-2'], ['2', 'string_length', 6, 'null', '-3876605863049152209-2'], ['3', 'table', 'cars', 'null', '-3876605863049152209-3'], ['3', 'columns', 'car_id', 'null', '-3876605863049152209-3'], ['3', 'string_length', 6, 'null', '-3876605863049152209-3']]

Python 遍历字典列表

2 个答案: