过滤字典中的常用子字典键

Question

如何过滤父字典中其他子字典键中存在的所有公共子字典键

d = {
  '0': {'key_x': 0, 'key_y': 15, 'key_z': 41}
  '1': {'key_x': 5, 'key_y': 22}
  '2': {'key_x': 6, 'key_y': 41}
}

result ['key_x', 'key_y']

目前的解决方案是

intersect = {}
for k in corner_values.keys():
    for j in corner_values[k]:
        if j not in intersect:
            intersect[j] = 1
        else:
            intersect[j] += 1

for k in intersect:
    if intersect[k] != len(corner_values.keys()):
        del intersect[k]

有没有更简单的解决方案？

Answer 1

您可以将字典mapset，然后使用set.intersectionreduce：

>>> from functools import reduce # if you are using Python 3
>>> d = {                       
...   '0': {'key_x': 0, 'key_y': 15, 'key_z': 41},
...   '1': {'key_x': 5, 'key_y': 22},
...   '2': {'key_x': 6, 'key_y': 41}
... }
>>> reduce(set.intersection, map(set, d.values()))
{'key_x', 'key_y'}

注意：在 Python 3 中，reduce 已移至 functools。

更新：正如@John 的answer 中所见，set.intersection 可以处理任意数量的集合，因此reduce 甚至没有必要。就set.intersection(*map(set, d.values()))

Answer 2

提取所有密钥后，您可以执行单个 set.intersection 操作。那么它是单行的：

set.intersection(*(set(x) for x in d.itervalues()))

分解后，评估的第一部分是这样的：

(set(x) for x in d.itervalues())

这是一个生成器，它产生：

{'key_x', 'key_y'}, {'key_x', 'key_y', 'key_z'}, {'key_x', 'key_y'}

在 Python 3 中，该生成器相当于：

map(set, d.values())

但在 Python 2 中，map 的效率较低，因为它构造了一个我们不需要的 list（就像 values() 而不是 itervalues()）。

在任何情况下，该生成器的结果都会传递给set.intersection（使用* 参数解包器），以便在一次调用中完成繁重的工作。

Answer 3

pandas 的替代方案，无需订购按键：

import pandas as pd

list(pd.DataFrame(d).dropna().index)

#['key_x', 'key_y']