在 Python 中过滤列表字典答案

【问题标题】：Filter a dictionary of lists in Python在 Python 中过滤列表字典
【发布时间】：2017-10-29 22:16:42
【问题描述】：

我有以下字典：

dict = {'Sex':['Male','Male','Female','Female','Male'],
        'Height': [100,200,150,80,90],
        'Weight': [20,60,40,30,30]}

我希望能够使用一个键上的条件来过滤该字典。例如，如果我只想保留男性：

new_dict = {'Sex':['Male','Male','Male'],
            'Height': [100,200,90],
            'Weight': [20,60,30]}

【问题讨论】：

将其转换为数据库。
谢谢，但在我的配置中并不理想。
您想变得多灵活？另一个例子可以是height > 100吗？
是的，例如。有什么简单的方法可以用代码做到这一点？

标签： python dictionary

【解决方案1】：

您可以使用dict理解并在构建值列表时检查键'Sex'的相应索引处的项目：

d = {k: [x for i, x in enumerate(v) if dct['Sex'][i]=='Male'] 
                                      for k, v in dct.items()}
print(d)
# {'Sex': ['Male', 'Male', 'Male'], 
#  'Weight': [20, 60, 30], 
#  'Height': [100, 200, 90]}

【讨论】：

【解决方案2】：

与其尝试跟踪索引，不如将数据结构“转置”为字典列表：

data = [{'Sex': 'Male', 'Height': 100, 'Weight': 20},
        {'Sex': 'Male', 'Height': 200, 'Weight': 60},
        {'Sex': 'Female', 'Height': 150, 'Weight': 40},
        {'Sex': 'Female', 'Height': 80, 'Weight': 30},
        {'Sex': 'Male', 'Height': 90, 'Weight': 30}]

only_males = [person for person in data if person['Sex'] == 'Male']
only_males
# [{'Sex': 'Male', 'Height': 100, 'Weight': 20},
#  {'Sex': 'Male', 'Height': 200, 'Weight': 60},
#  {'Sex': 'Male', 'Height': 90, 'Weight': 30}]

【讨论】：

因此，您应该展示 OP 如何在假设数据很大的情况下转置数据。你是最好的选择 IMO 只使用字典
我的猜测是数据以 DeepSpace 建议的格式出现，并且 OP 对其进行了一些努力以使其具有他向我们展示的格式...

【解决方案3】：

使用collections.defaultdict和zip()函数的解决方案：

d = {
    'Sex':['Male','Male','Female','Female','Male'],
    'Height': [100,200,150,80,90],
    'Weight': [20,60,40,30,30]
}

result = collections.defaultdict(list)
for s,h,w in zip(d['Sex'], d['Height'], d['Weight']):
    if s == 'Male':
        result['Sex'].append(s)
        result['Height'].append(h)
        result['Weight'].append(w)

print(dict(result))

输出：

{'Sex': ['Male', 'Male', 'Male'], 'Weight': [20, 60, 30], 'Height': [100, 200, 90]}

【讨论】：

【解决方案4】：

反正我已经写好了，我就把它放在这里。它会根据您的字典在内存中创建一个数据库，然后您可以查询该数据库（您可能会注意到很灵活）以获得您想要的结果。

dict_ = {'Sex': ['Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Male'],
        'Height': [100, 200, 150, 80, 90],
        'Weight': [20, 60, 40, 30, 30]}

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
curs = conn.cursor()
column_headers = [x for x in dict_]  # the keys are the headers
column_types = ('' for x in dict_)
header_creation = ', '.join([' '.join(x) for x in zip(column_headers, column_types)])
curs.execute("CREATE TABLE temp ({})".format(header_creation))
bindings = ','.join('?' * (header_creation.count(',') + 1))
result_insertion = "INSERT INTO temp ({}) VALUES ({})".format(', '.join(column_headers), bindings)
for i, item in enumerate(dict_[column_headers[0]]):
    values = [item]
    for j in column_headers[1:]:
        values.append(dict_[j][i])
    curs.execute(result_insertion, values)
conn.commit()

condition = 'weight >= 40'

out = curs.execute('SELECT * FROM temp{}'.format(' WHERE {}'.format(condition) if condition else ';')).fetchall()
dict_out = {}
for i, k in enumerate(column_headers):
    dict_out[k] = [x[i] for x in out]
print(dict_out)  # {'Sex': ['Male', 'Female'], 'Weight': [60, 40], 'Height': [200, 150]}

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以使用itertools.compress 和字典理解：

>>> import itertools

>>> dct = {'Sex':    ['Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Male'],
...        'Height': [100, 200, 150, 80, 90],
...        'Weight': [20, 60, 40, 30, 30]}

>>> mask = [item == 'Male' for item in dct['Sex']]

>>> new_dict = {key: list(itertools.compress(dct[key], mask)) for key in dct}
>>> new_dict
{'Height': [100, 200, 90],
 'Sex': ['Male', 'Male', 'Male'],
 'Weight': [20, 60, 30]}

【讨论】：

【解决方案6】：

您可以使用 pandas DataFrame（install 包优先）

>>> data = pandas.DataFrame(
   {'Sex':['Male','Male','Female','Female','Male'],
    'Height': [100,200,150,80,90],
    'Weight': [20,60,40,30,30]}
)

>>> data[data['Sex'] == 'Male']
   Height   Sex  Weight
0     100  Male      20
1     200  Male      60
4      90  Male      30

这将更像一个数据库，您可以毫不费力地过滤更多的东西。

【讨论】：

【解决方案7】：

就我个人而言，我会改用对象列表，以便在同一个对象中具有相关属性，这样：

people = [{"Sex": "Male", "Height": 100, "Weight": 20}, {...}, ...]

我会以这种方式转换为列表（假设您的字典中的列表都具有相同的大小）：

list = []
for i in range(len(dict["Sex"])):
    list.append({k: v[i] for k, v in dict.iteritems()})

如果您使用的是 python 3.x，请使用 d.items()。

然后就可以很方便的按key值过滤列表了，更多详情here

【讨论】：