Question

我有一本字典，我想用另外一本字典过滤（这个帖子中间显示的“过滤选项”）有多个项目。我可以为单个项目而不是整个字典找出一些东西...我已经看了一段时间，但其他答案只针对一个条目的过滤器（很好地解决了字典理解）

这是我到目前为止单项词典过滤器所做的工作，即

filter_options = {
    'Attack':   25}

for kfo, vfo in filter_options.iteritems():
    for kp, vp in pokers.iteritems():
       if vp[kfo] >= vfo:
           print pokedex[kp]

它有效，但我无法弄清楚过滤多个项目

这是字典的截断版本

pokedex = {1: {'Attack': 49.0,
  'Defense': 49.0,
  'HP': 45.0,
  'Name': 'Bulbasaur',
  'PokedexNumber': 1.0,
  'SpecialAttack': 65.0,
  'SpecialDefense': 65.0,
  'Speed': 45.0,
  'Total': 318.0,
  'Type': 'GrassPoison'},
 2: {'Attack': 62.0,
  'Defense': 63.0,
  'HP': 60.0,
  'Name': 'Ivysaur',
  'PokedexNumber': 2.0,
  'SpecialAttack': 80.0,
  'SpecialDefense': 80.0,
  'Speed': 60.0,
  'Total': 405.0,
  'Type': 'GrassPoison'},
 3: {'Attack': 82.0,
  'Defense': 83.0,
  'HP': 80.0,
  'Name': 'Venusaur',
  'PokedexNumber': 3.0,
  'SpecialAttack': 100.0,
  'SpecialDefense': 100.0,
  'Speed': 80.0,
  'Total': 525.0,
  'Type': 'GrassPoison'}}

# Only filter based on parameters passed

    filter_options = {
        'Attack':   25,
        'Defense':  30,
        'Type':     'Electric'
        }

即返回记录攻击＆gt; = 25，防御＆gt; = 30，并输入==“电” 还预计其他参数也可以通过，如“SpecialAttack”，“Speed”等。

示例输出：

[{'Attack': 30.0,
'Defense': 50.0,
'HP': 40.0,
'Name': 'Voltorb',
'SpecialAttack': 55.0,
'SpecialDefense': 55.0,
'Speed': 100.0,
'Total': 330.0,
'Type': 'Electric'},
{'Attack': 30.0,
'Defense': 33.0,
'HP': 32.0,
'Name': 'Pikachu',
'SpecialAttack': 55.0,
'SpecialDefense': 55.0,
'Speed': 100.0,
'Total': 330.0,
'Type': 'Electric'},
... etc
]

我会把它坚持到

的功能中

def filtered_pokedex(pokedex_data, filter=filter_options):
....etc

但可以自己解决这个问题

如果它需要更好的解释或编辑只是让我知道欢呼...首先在堆栈交换的问题，所以希望我提供了足够的信息

干杯

Answer 1

在此方案中使用all。检查值是数字类型还是字符串类型，并相应地改变您的条件。

def foo(vp, k, v):
    return vp[k] > v if isinstance(v, (int, float)) else vp[k] == v

for kp, vp in pokedex.iteritems():
    if all(foo(vp, k, v) for k, v in filter_options.iteritems()):
        print vp

我已经定义了一个函数foo来处理检查，因为它整理了代码。

Answer 2

这是一个熊猫解决方案：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(pokedex).T

df # change last entry to Type = "Electric" for demo output.

  Attack Defense  HP       Name   ...         Type
1     49      49  45  Bulbasaur   ...  GrassPoison
2     62      63  60    Ivysaur   ...  GrassPoison                    
3     82      83  80   Venusaur   ...     Electric

现在基于filter_options构建一个布尔掩码：

mask = [True] * len(df)

for key in filter_options:
    if isinstance(filter_options[key], int):
        mask = mask & (df[key] >= filter_options[key]).values
    elif isinstance(filter_options[key], str):
        mask = mask & (df[key] == filter_options[key]).values
    else:
        continue

df.loc[mask]

  Attack Defense  HP      Name  ...     Type
3     82      83  80  Venusaur  ... Electric

Answer 3

用Python回答你的问题：递归过滤＆＃34;单个过滤＆＃34;对于每个选项，直到产生结果。为了使单个过滤器更适合，filter_options被重新组织以包含更多信息。

但是在允许不同的操作类型时会变得复杂。这个问题没有明确地询问这个问题，但确实要求它超越第一个例子。在一组过滤器中允许多种操作类型的最简单的解决方案是＆＃34;开关＆＃34;比如包含每个可能操作的函数的构造，但是更好的＆＃34;解决方案是从标准运算符库传递运算符本身。

# pokedex = ...

filter_options = [
    {
        'attribute': 'Attack',
        'operator': '>=',
        'value': 25,
    },
    {
        'attribute': 'Defense',
        'operator': '>=',
        'value': 30,
    },
    {
        'attribute': 'Type',
        'operator': '==',
        'value': 'Electric',
    },
]

# Better to use: https://docs.python.org/2/library/operator.html
operators = {
    '<': lambda a, b: a < b,
    '>': lambda a, b: a > b,
    '==': lambda a, b: a == b,
    '<=': lambda a, b: a <= b,
    '>=': lambda a, b: a >= b,
}


def filter_single(attribute, operator, value, pokedex=pokedex):
    result = {}
    for number, pokemon in pokedex.iteritems():
        if operators[operator](pokemon[attribute], value):
            result[number] = pokemon
    return result


def filter(filter_options, pokedex=pokedex):
    result = filter_single(
        filter_options[0]['attribute'],
        filter_options[0]['operator'],
        filter_options[0]['value'],
        pokedex,
    )
    for option in filter_options[1:]:
        result = filter_single(
            option['attribute'],
            option['operator'],
            option['value'],
            result,
        )
    return result


print filter(filter_options)

此代码已使用Python 3进行测试，但应与2.7一起使用。将print替换为print()，将.iteritems()替换为.items()，以转换为Python3。

使用结构化查询语言（SQL）来思考这种类型的查询是微不足道的。将数据结构连接到思维模式是SQL的目的之一。

示例：

SELECT * FROM pokedex
WHERE attack >= 25
  AND defense >= 30
  AND type == 'Electric';

P.S。我认为这个问题的描述缺少了＆＃34;扑克＆＃34;变量似乎是所有口袋妖怪可用的属性，但如果假定过滤器选项始终是有效的属性名称，则不需要。使用FilterOption类是强制执行有效过滤器的一种方法。

使用包含多个项目的另一个字典过滤字典

3 个答案: