对具有多个大小值的字典进行排序

Question

我有一本需要排序的字典。我了解无法对字典进行排序，因此我正在构建一个列表以根据索引执行排序。我遇到的问题是多个键之间存在重复值；此外，值可以是多个列表。

字典：

my_dict = {
    '1' : ['Red', 'McDonald\'s'],
    '2' : [['Orange', 'Wendy\'s'], ['Purple', 'Cookout']],
    '3' : ['Yellow', 'Longhorn'],
    '4' : ['Green', 'Subway'],
    '5' : ['Blue', 'Chipotle'],
    '6' : ['Indigo', 'Taco Bell'],
    '7' : [['Violet', 'Steak n Shake'], ['Dark Red', 'Five Guys']],
    '8' : ['Dark Orange', 'Wendy\'s'],
    '9' : ['Aqua', 'Firehouse Subs'],
    '10' : ['Magenta', 'McDonald\'s'],
}

我需要能够按键（数字）、颜色和餐厅对其进行排序。我遇到的问题是，当有重复时必须对打印进行分组，我无法弄清楚如何对我生成的列表进行正确排序。

按数字打印的示例：

1:
    Red, McDonald's

2:
    Orange, Wendy's
    Purple, Cookout

3:
    Yellow, Longhorn

...

按颜色打印的示例：

Aqua:
    Firehouse Subs, 9

Blue:
    Chipotle, 5

Dark Orange:
    Wendy's, 8

...

我对此的解决方案是创建一个列表，其中包含列表中的每个键和值。我还是新手，我认为这不是迭代这本字典的正确方法，但它适用于给定的字典。

sorted_number = []
for key, value in my_dict.items():
    if len(value[0][0]) > 1:
        working_list = (key, value[0][0], value[0][1], value[1][0], value[1][1])
        sorted_number.append(working_list)
    else:
        working_list = (key, value[0], value[1])
        sorted_number.append(working_list)

sorted_years = sorted(sorted_years, key=lambda y: y[0][0])
for i in sorted_years:
    print('{}:'.format(i[0]))
    if len(i) > 3:
         print('\t{}, {}'.format(i[1], i[2])
         print('\t{}, {}'.format(i[3], i[4]))
    else:
         print('\t{}, {}'.format(i[1], i[2]))

由于某些值是多个列表，if/else 语句确定该值是一个还是两个列表。然后，这将正确生成（数字、颜色、餐厅）或（数字、颜色、餐厅、颜色、餐厅）的列表，然后可以按数字对列表进行排序。问题是当我尝试按颜色或餐厅排序时。我知道我可以让列表只有三个元素以使排序正常工作，但是当我去打印时，我最终会得到多个 2 和 7。餐厅的结果相同。此外，这并不能解决多个餐厅的问题。我已经搜索和测试了大约五天，尝试不同的方法来解压字典，但这是我最接近解决这个问题的方法。任何帮助表示赞赏。提前致谢。

为清楚起见，这里是数字的打印迭代：

for i in sorted_number:
    print('{}:'.format(i[0]))
    if len(i) > 3:
        print('\t{}, {}'.format(i[1], i[2]))
        print('\t{}, {}'.format(i[3], i[4]))
    else:
        print('\t{}, {}'.format(i[1], i[2]))

Answer 1

第一步是将dict转为list，将dict值以tuple数组的形式进行同质化。然后使用 itertools 模块中的groupBy 函数，您可以按所选参数进行分组。

class RestourantSorter:
    def __init__(self, source):
        self._rList = []
        """ Dict to list [(key, color, restourant name), ....] """
        for key, value in source.items():
            for color, rest in value if isinstance(value[0], list) else [value]:
                self._rList.append((key,color,rest))

    def _byIndex(self, x):
        return int(x[0])
    def _byColor(self, x):
        return x[1]
    def _byName(self, x):
        return x[2]

    def sort(self, sortFn):
        """ Sorted data [(key, [... values ...]), ....] """
        groups = []
        data = sorted(self._rList, key=sortFn)
        for k, g in groupby(data, sortFn):
            groups.append((k, list(g)))
        return groups

    def sortByIndex(self):
        return self.sort(self._byIndex)
    def sortByColor(self):
        return self.sort(self._byColor)
    def sortByName(self):
        return self.sort(self._byName)

工作REPL

Answer 2

当您希望更改或应用不同的索引时，字典并不理想。它只能有一把钥匙。如果您使用数字作为键，则很难切换到按颜色索引。这不是字典的优化目标。

您可以使用自定义类，但我更喜欢使用为处理数据而设计的第 3 方库。这是 Pandas 的示例。

import pandas as pd
from itertools import chain

chainer = chain.from_iterable

# calculate numeric keys including repeats, flat list
keys = list(chainer([k]*(len(v) if isinstance(v[0], list) else 1) \
                    for k, v in my_dict.items()))

# calculate color-name combinations, list of lists, each sublist of length 2
vals = list(chainer((v if isinstance(v[0], list) else [v] \
                    for v in my_dict.values())))

# create dataframe
df = pd.DataFrame(vals, columns=['color', 'name'], index=keys)

然后，您可以按数字键、颜色等对所需的输出进行分组，SO 上有许多可用的解决方案。可以进行排序，输出到dict 或使用print 进行迭代。

print(df)

          color            name
1           Red      McDonald's
2        Orange         Wendy's
2        Purple         Cookout
3        Yellow        Longhorn
4         Green          Subway
5          Blue        Chipotle
6        Indigo       Taco Bell
7        Violet   Steak n Shake
7      Dark Red       Five Guys
8   Dark Orange         Wendy's
9          Aqua  Firehouse Subs
10      Magenta      McDonald's