循环删除字典项答案

【问题标题】：Remove dictionary items in a loop循环删除字典项
【发布时间】：2020-01-30 06:24:36
【问题描述】：

我正在尝试测试 df 中的哪些列始终具有相同的值，并将它们从字典中删除。然而，即使 x1 和 x2 都应该被删除，这不会发生。

data = [[0.1, 0.3, 0.2, 0.3, 0.4], [0.1, 0.3, 0.3, 0.6, 0.5], [0.1, 0.3, 0.8, 0.4, 0.3]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'y1', 'y2']) 

vars1 = ["x1", "x2", "x3"]
vars2 = ["x1", "x3"]

vars_used = {"y1": vars1, "y2": vars2}

for ex_var in vars_used.get("y1"):
    if df[ex_var].value_counts(normalize=True).values.max() > np.float(0.999):
        vars_used.get("y1").remove(ex_var)

vars_used["y1"]

我得到的输出是 ['x2', 'x3']，而不是 ['x3']。如果我在循环外使用相同的代码，它工作正常。为所需行为寻找简单的解决方案。

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary for-loop

【解决方案1】：

你可以这样做，你知道如果列中只有 1 个唯一值，那么它们都是重复的：

for col in df.columns:
    if len(df[col].unique())==1:
        vars_used['y1'].remove(col)

vars_used

{'y1': ['x3'], 'y2': ['x1', 'x3']}

【讨论】：

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【解决方案2】：

问题：

for ex_var in vars_used.get("y1"):
    print(ex_var)
    if df[ex_var].value_counts(normalize=True).values.max() > np.float(0.999):
        vars_used.get("y1").remove(ex_var)

x1
x3

您可以看到 x2 从未经过测试，这是因为您在循环中删除了 x1

你可以这样做：

remove_list=[]
for ex_var in vars_used.get("y1"):
    if df[ex_var].value_counts(normalize=True).values.max() > np.float(0.999):
        remove_list.append(ex_var)

[vars_used.get("y1").remove(key) for key in remove_list]
vars_used["y1"]

输出：

['x3']

一个优雅的解决方案：

same_value=[*df.columns[df.nunique().eq(1)]]
print(same_value)

['x1', 'x2']

for key in vars_used:  
    for value in same_value: 
        try:
            vars_used[key].remove(value)
        except:
            pass

print(vars_used)

{'y1': ['x3'], 'y2': ['x3']}

【讨论】：

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