我有一个嵌套的python字典:
add_filter( 'woocommerce_order_get_items', 'filter_woocommerce_order_get_items', 10, 2 );
function filter_woocommerce_order_get_items($items, $instance){
foreach ($items as $item_id => $item_values){
$search = array('å','ä','ö','(', ')');
$replace = array('a','a','o', '', '');
$items[$item_id]['name'] = str_replace($search, $replace, $item_values['name']);
}
return $items;
}
我从上面的字典中创建了一个有序的字典,如下所示:
my_dictionary = {"Ab" : {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'},
"Ac" : {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'},
"Ad": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'},
"Ae": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}}
这给出了:
from collections import OrderedDict
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dictionary.iteritems(), key=lambda x: x[1]['name']))
print sorted_dict
我需要在有序字典中添加一个新列('结果')。创建新列的逻辑如下:
收集所有具有相同'名称'的行。 :这里'美国'和'英国'。然后应用基于' boolean'的reduce方法。柱。该功能应该是二进制的' OR' (||)。
我试图像这样应用reduce:
OrderedDict([("Ab", {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'}),
("Ac", {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'}),
("Ad", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}),
("Ae", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'})])
但是在选择具有相同'名称'。
的所有行时却陷入困境所以最终的Ordered字典将如下所示:
reduce(lambda x,y: x['boolean'] or y['boolean']
答案 0 :(得分:1)
让我帮你一点:
"Yes"
转换为True
和"No"
转换为False
。让生活变得轻松而不复杂lambda
和reduce
。 Python将列表理解与any
语句一起使用。 any
将布尔or
运算符应用于布尔值列表。 答案 1 :(得分:1)
我不确定我是不是很好。但我希望这就是你要找的东西。
from functools import reduce
from itertools import groupby
def reduceByKey(func, iterable):
return map(
lambda l: (l[0], reduce(func, map(lambda p: p[1], l[1]))),
groupby(sorted(iterable, key=lambda p: p[0]), lambda p: p[0])
)
reduceByKey(
# Are you sure you want to do ("YES" or "NO") not (True or False) ?
lambda x, y: x or y
map(lambda d: yourDict[d]["name"], yourDict[d]["boolean"], yourDict)
)
yourDict
这是你原来的字典
答案 2 :(得分:1)
下面是一个似乎与您提供的数据一起使用的方法,但我不确定这与reduce有什么关系。
from collections import OrderedDict, defaultdict
d = OrderedDict([("Ab", {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'}),
("Ac", {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'}),
("Ad", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}),
("Ae", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'})])
def add_result(d, ikey='name', check='boolean', tt='YES', ff='NO'):
# hold results per ikey
ikey_results = defaultdict(lambda: ff)
# first pass to get results
for v in d.values():
if v[check] == tt:
ikey_results[v[ikey]] = tt
# second pass to embedd results
for v in d.values():
v['result'] = ikey_results[v[ikey]]
return d
print add_result(d)
产量
OrderedDict([('Ab', {'boolean': 'YES', 'name': 'usa', 'result': 'YES'}),
('Ac', {'boolean': 'NO', 'name': 'usa', 'result': 'YES'}),
('Ad', {'boolean': 'NO', 'name': 'UK', 'result': 'NO'}),
('Ae', {'boolean': 'NO', 'name': 'UK', 'result': 'NO'})])
答案 3 :(得分:1)
此
from pprint import pprint
my_dictionary = {"Ab": {'name': 'usa', 'boolean': True},
"Ac": {'name': 'usa', 'boolean': False},
"Ad": {'name': 'UK', 'boolean': False},
"Ae": {'name': 'UK', 'boolean': False}}
sub_result = dict()
for x in my_dictionary.values():
country_name = x['name']
sub_result[country_name ] = sub_result.get(country_name , False) or x['boolean']
new_dictionary = {k: dict(v.items() + [('result', sub_result[v['name']])]) for k, v in my_dictionary.items()}
pprint(new_dictionary)
不需要有序字典。