Python：从带有条件的字典中附加一个列表答案

【问题标题】：Python: append a list from a dictionary with conditionsPython：从带有条件的字典中附加一个列表
【发布时间】：2020-10-01 16:48:24
【问题描述】：

我有一本字典，我想从中过滤出来并将结果附加到另一个字典中。条件是如果字典中两个第一个元素（例如 31 - 30 = 1）之间的差异小于 5，则添加字典的相关第二个元素并将其附加到新字典中，否则保持相同的第一个元素与关联的第二个元素。

a = {"20" : "1.5", "30" : "2.0", "31" : "1.0", "40" : "1", "50" : "1.5"}
listb = []
listc = []
newdict = {}
for key in a:
    b = key
    c = a[key]
    listb.append(b)
    listc.append(c)

for i in range(len(listb)):
    low = listb[i]
    high = listb[i+1]
    diff = int(high) - int(low)
#     print(low)
    if (diff > 5):
        num = listc[i]
#         print(num)
        num_a = listb[i]
#         print(num_a)
        newdict[[num_a][i]] = num
        print((newdict))
    else:
        num = listc[i] + listc[i+1]
        print(num)
        num_a = listb[i+1]
        print(num_a)
        newdict[[num_a][i]] = num
print(newdict)

这个输出应该看起来像

a = {“20”：“1.5”，“31”：“3.0”，“40”：“1”，“50”：“1.5”}

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary append

【解决方案1】：

一种方法是先将其转换为Pandas dataframe，然后在那里进行计算，然后再将其转换回字典？

d = {"20" : "1.5", "30" : "2.0", "31" : "1.0", "40" : "1", "50" : "1.5"}
df = pd.Series(d)
df = df.reset_index().astype(float)
df['id']= df['index'].diff().shift(-1).fillna(10).values
df = df[df['id']>5]
df = df.set_index(['index'])
df = df.drop('id', axis=1)
df.to_dict()
{0: {20.0: 1.5, 31.0: 1.0, 40.0: 1.0, 50.0: 1.5}}

【讨论】：

感谢 XXavier 花时间研究这个问题。这是一个很好的方法！只是在输出中它应该是 {20.0: 1.5, 31.0: 3.0, 40.0: 1.0, 50.0: 1.5} 但可以进行这些更改。

【解决方案2】：

由于您要将每个元素与“之前”或“之后”的元素进行比较，因此您希望使用有序的数据结构。由于字典只是“插入排序”，因此您无法可靠地检查第一个项目和紧随其后的项目。因此，您可能想要使用元组列表。我不太确定您要做什么，但我试图用这段代码来解释它。我希望这会有所帮助:)

# Creating a as a list of tuples so that they are ordered
a = [(20, 1.5), (30, 2.0), (31, 1.0), (40, 1), (50, 1.5)]
new_list = []

# you looped through len(a), but you should loop through len(a) - 1 so that you don't get an index error
for i in range(len(a) - 1):
    # The first element of each tuple
    low_key = a[i][0]
    high_key = a[i+1][0]

    if high_key - low_key < 5:
        sum = a[i+1][1] + a[i][1]
        new_tuple = (high_key, sum)
        new_list.append(new_tuple)
    else:
        new_list.append((low_key, a[i][1]))
        # need to check if last element, bc only looping through len(a) - 1
        if i == len(a) - 1:
            new_list.append((high_key, a[i+1][1]))
print(new_list)

【讨论】：

Sam，非常感谢您关注这个问题。您的解决方案非常适合我的情况！再次感谢！
字典是从我认为 3.6 开始订购的
这个方案比pandas好

【解决方案3】：

我不太清楚您要做什么，但我认为使用几个 cmets，您可能能够修复您的代码以实现您的目标，即使我不完全理解那是什么目标是。

dict 本质上是未排序的，但我相信您的算法本质上要求键按升序排列。

我将第二行和第三行改为：

listb = sorted(a.keys())
listc = [a[k] for k in listb]

接下来您可能想要循环到 len(listb) - 1。否则 listb[I + 1] 将超出范围。也许您可以查看 enumerate 函数，但随后您需要检查是否处于最后一次迭代中，并进行相应处理。

最后，您可以使用一些更好的变量名。 a、listb 和 listc 并没有真正传达太多含义。即使是 a、a_keys 和 a_values 也会更容易理解，但更好地描述 a 代表的内容会更好。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果唯一的其他答案需要使用 Pandas，那么我觉得有必要提供一个替代方案（我讨厌 Pandas）。

这应该给出你所描述的。不过我目前无法测试。

a = {"20" : "1.5", "30" : "2.0", "31" : "1.0", "40" : "1", "50" : "1.5"}
# your listb and listc are just a.keys() and a.values(). So I'm going to delete all of this listb listc setup stuff.
newdict = {}

skip = False  # This is a pretty brute force way to just check whether we've already accounted for the "next" value. Otherwise you will double count.

for i in range(len(a.keys())):
    if skip:
        skip = False
        continue
    low = a.keys()[i]
    high = a.keys()[i+1]
    diff = abs(int(high) - int(low)) # If "diff" is actually meant to be a diff, then we need to use abs
    if diff > 5:
        newdict[a.keys()[i]] = a.values()[i]
    else:
        newdict[a.keys()[i]] = a.values()[i] + a.values()[i+1]
        skip = True
print(newdict)

请注意，如果您在一行中有多个键，它们的距离都

【讨论】：