如果一个值是字典中的键，则将元组值添加到字典

Question

所以我已经坚持了一段时间了。 我的数据如下所示：

 Initialer  Start uge  Start dag Start tid  End uge  End dag   End tid
0      MBAU         18          3  09:00:00       18        5  12:00:00
1      MBAU         22          2  14:00:00       22        2  15:00:00
2      MBAU         13          4  09:00:00       13        4  10:00:00
3      AMPE         14          1  12:00:00       14        1  13:30:00
4      AMPE         26          6  09:00:00       27        2  22:00:00

我正在尝试生成一个以“Initialer”为键的字典，值应由两个元组或列表组成，一个包含“开始”列，一个包含“结束”列。 像这样 { 'Initialer': [(Start uge, Start dag, Start tid), (End uge, End dag, End tid)] } :

{'MBAU': [[(18, 3, 09:00:00), (18, 5, 12:00:00)],
          [(22, 2, 14:00:00), (22, 2, 15:00:00)],
          [(13, 4, 09:00:00), (13, 4, 10:00:00)]],

 'AMPE': [[(14, 1, 12:00:00), (14, 1, 13;30:00)],
          [(26, 6, 09:00:00), (27, 2, 22:00:00)]] }

但是，我正在努力做对。我尝试生成两个分别包含开始列和结束列的元组列表：

start_tuple = self.u_data[['Initialer','Start uge', 'Start dag', 'Start tid']].apply(tuple, axis=1).values
>>> 
[('MBAU', 18, 3, datetime.time(9, 0))
 ('MBAU', 22, 2, datetime.time(14, 0))
 ('MBAU', 13, 4, datetime.time(9, 0))
 ('AMPE', 14, 1, datetime.time(12, 0))
 ('AMPE', 26, 6, datetime.time(9, 0))]

end_tuple = self.u_data[['Initialer','End uge', 'End dag', 'End tid']].apply(tuple, axis=1).values
>>>
[('MBAU', 18, 5, datetime.time(12, 0))
 ('MBAU', 22, 2, datetime.time(15, 0))
 ('MBAU', 13, 4, datetime.time(10, 0))
 ('AMPE', 14, 1, datetime.time(13, 30))
 ('AMPE', 27, 2, datetime.time(22, 0))]

然后我根据“Initialer”中的唯一值创建了一个字典，并尝试使用列表理解来填充它：

start_dict = {k:[] for k in self.u_data.Initialer.unique()}
(start_dict[initialer].append((x,y,z)) for initialer, x, y, z in start_tuple)
>>>
{'MBAU': [], 'AMPE': []}

但这仅返回空值 {'MBAU': [], 'AMPE': []}。我试图研究如何做到这一点，但没有任何运气。 有没有聪明的方法来实现这一点？

Answer 1

为什么会失败？

您得到 {'MBAU': [], 'AMPE': []} 的原因是因为 list.append() 是一个就地操作并且不返回任何内容，并且 (i for i in l) 创建一个生成器对象而不是实际运行追加操作。

你可以看到这里发生了什么 -

start_tuple = df[['Initialer','Start_uge', 'Start_dag', 'Start_tid']].apply(tuple, axis=1)
start_dict = {k:[] for k in df.Initialer.unique()}

#list comprehension runs the append operation but returns None
[start_dict[initialer].append((x,y,z)) for initialer, x, y, z in start_tuple]

### Returns: 
### [None, None, None, None, None]
### But if you print start_dict

print(start_dict)

{'MBAU': [(18, 3, '09:00:00'), (22, 2, '14:00:00'), (13, 4, '09:00:00')], 'AMPE': [(14, 1, '12:00:00'), (26, 6, '09:00:00')]}

这意味着该操作将运行并返回 None，但原始 start_dict 对象将被修改，因为现在您实际上是在迭代而不是在创建生成器。

---

使用 defaultdict 的修改方法

与您已经使用的方法更加内联，但使用 collections.defaultdict。 -

from collections import defaultdict

init = df['Initialer'].tolist()
start_tuple = df[['Start_uge', 'Start_dag', 'Start_tid']].apply(tuple, axis=1)
end_tuple = df[['End_uge', 'End_dag', 'End_tid']].apply(tuple, axis=1)

items = zip(init, start_tuple, end_tuple)

d = defaultdict(list)

for i,j,k in items:
    d[i].append([j,k])

output = dict(d)
output

{'MBAU': [[(18, 3, '09:00:00'), (18, 5, '12:00:00')],
          [(22, 2, '14:00:00'), (22, 2, '15:00:00')],
          [(13, 4, '09:00:00'), (13, 4, '10:00:00')]],
 'AMPE': [[(14, 1, '12:00:00'), (14, 1, '13:30:00')],
          [(26, 6, '09:00:00'), (27, 2, '22:00:00')]]}

---

另一种变化

您可以使用 collections.defaultdict as -

以更短的方式求解

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for _,row in df.iterrows():
    vals = row.tolist()
    d[vals[0]].append([tuple(vals[1:4]),tuple(vals[4:])])
    
output = dict(d)
output

{'MBAU': [[(18, 3, '09:00:00'), (18, 5, '12:00:00')],
          [(22, 2, '14:00:00'), (22, 2, '15:00:00')],
          [(13, 4, '09:00:00'), (13, 4, '10:00:00')]],
 'AMPE': [[(14, 1, '12:00:00'), (14, 1, '13:30:00')],
          [(26, 6, '09:00:00'), (27, 2, '22:00:00')]]}