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时间:2016-05-15 03:37:36

标签: python python-2.7 data-analysis bigdata

假设我们有一个像:

这样的词典
os_stats = {
    ('USA', 'Mac OS X'): 1,
    ('Mexico', 'iOS'): 3,
    ('USA', 'Windows XP'): 2, 
    ('Germany', 'Windows 7'): 9,
    ('Germany', 'Windows XP'): 7, 
    ('Mexico', 'Windows XP'): 2,
    ...
}

我想要一个输出:

os_preferences = {
     ('Mexico', 'iOS'): 3, 
     ('USA', 'Windows XP'): 2,
     ('Germany', 'Windows 7'): 9, 
      ...
}

只显示每个国家/地区的最高值。 我怎样才能做到这一点?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这个词汇理解是这样的:

{country:{os:count} for (country,os),count in sorted(os_stats.items(), key=lambda rec:rec[1])}

第一部分是:

sorted(os_stats.items(), key=lambda rec:rec[1])

产生:

[(('USA', 'Mac OS X'), 1),
 (('Mexico', 'Windows XP'), 2),
 (('USA', 'Windows XP'), 2),
 (('Mexico', 'iOS'), 3),
 (('Germany', 'Windows XP'), 7),
 (('Germany', 'Windows 7'), 9)]

请注意,它按计数字段(rec[1])的升序排序。

其余的只是将数据按摩到单个dict,这样可以通过覆盖较小的值来放弃较小的值,因为它与较大的值一起使用。

答案 1 :(得分:1)

pandas以3行完成工作:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(os_stats, index=['index']).transpose()
os_preferences = df[df['index'] == df.groupby(level=[0])['index'].transform(max)].to_dict()['index']

# output:
# {('Mexico', 'iOS'): 3, 
#  ('USA', 'Windows XP'): 2, 
#  ('Germany', 'Windows 7'): 9}