我有一个字典,其中有整数作为键,而列表则作为值。这里显示一个小预览。
{85992: ['teardrop', 'list2015'], 86107: ['teardrop', 'list2015'], 82364: ['macron', 'paris', 'palace'], 516253: ['liberia', 'vietnam'], 746235: ['democratic', 'national'], 861073: ['macron', 'paris', 'palace']}
我想在相同的词典中输出具有相同列表值的键,以便为每个单独的值集绘制一个CSV文件,将具有相似值的键归类。我的清单很大,所以我无法定义字典名称,因为我不知道会有多少个字典名称。
我设法使用熊猫对字典进行排序,以根据文本输出排序列表,但我无法使用熊猫对其进行拆分。
import pandas as pd
data_file = pd.DataFrame(key_dict).transpose().reset_index()
data_file.columns = ['name_id' , 'text']
data_file.groupby('text')
data_file.set_index('name_id', inplace = True)
data_file.to_csv('key_dict.csv')
我想到了一种选择B,该选择具有以其唯一字典值(文本列表)命名的键列表。但是,我的首选选择是拆分字典。
答案 0 :(得分:2)
您可以将collections.defaultdict
用于O( n )解决方案,记住要使用tuple
键,因为list
不可散列:
from collections import defaultdict
d = {85992: ['teardrop', 'list2015'], 86107: ['teardrop', 'list2015'],
82364: ['macron', 'paris', 'palace'], 516253: ['liberia', 'vietnam'],
746235: ['democratic', 'national'], 861073: ['macron', 'paris', 'palace']}
dd = defaultdict(list)
for k, v in d.items():
dd[tuple(v)].append(k)
print(dd)
defaultdict(list,
{('democratic', 'national'): [746235],
('liberia', 'vietnam'): [516253],
('macron', 'paris', 'palace'): [82364, 861073],
('teardrop', 'list2015'): [85992, 86107]})
为每组值绘制一个CSV文件
对于这部分问题,只需迭代defaultdict
:
for k, v in dd.items():
df = pd.DataFrame(v)
df.to_csv('_'.join(k) + '.csv', index=False)
答案 1 :(得分:0)
使用map
:
输入
from collections import defaultdict
key_dict={85992: ['teardrop', 'list2015'], 86107: ['teardrop', 'list2015'], 82364: ['macron', 'paris', 'palace'], 516253: ['liberia', 'vietnam'], 746235: ['democratic', 'national'], 861073: ['macron', 'paris', 'palace']}
d = {}
d = defaultdict(lambda: [], d)
counts = map(lambda x: d[tuple(key_dict[x])].append(x) , key_dict.keys())
print(d['macron', 'paris', 'palace'])
d
输出
[861073, 82364]
defaultdict(<function __main__.<lambda>>,
{('democratic', 'national'): [746235],
('liberia', 'vietnam'): [516253],
('macron', 'paris', 'palace'): [861073, 82364],
('teardrop', 'list2015'): [85992, 86107]})