创建具有特定列值作为键的python字典并从值中删除该列

Question

我有一个数据集，我将它作为元组读入 python，它看起来像下面的一个，

name time  dept  id
--------------------
 b1  2:00pm z1   1
 b2  3:00pm z2   2
 c1  4:00pm y2   1
 b3  3:00pm z3   3
 c4  4:00pm x2   2

我正在尝试根据 id 值将我的数据划分为多个块。它应该是一个块，在 id 列中具有所有值为 1 的元组，另一个具有值为 2 的块，依此类推。我在想的是创建一个以 id 作为键的字典，我可以创建一个字典，但这里的故障是从字典中的值中删除 id 列。

由于元组是不可变的，我无法删除 id 列值，同时我需要该列值将其保留为我的字典中的键。 我正在寻找一个优化的版本，因为我的代码必须处理数百万个元组。请提出建议。

Answer 1

只需从文件中创建一个字典，没有必要放入元组，然后再从tuples 中创建一个dict：

d = {}
with open("in.txt") as f:
    f.next(),f.next() # skip headers
    for line in f:
        name, time, dept, id = line.split()
        d.setdefault(id,[])
        d[id].append((name,time,dept))
print d

{'1': [('b1', '2:00pm', 'z1'), ('c1', '4:00pm', 'y2')], '3': [('b3', '3:00pm', 'z3')], '2': [('b2', '3:00pm', 'z2'), ('c4', '4:00pm', 'x2')]}

如果id总是最后一个元素：

d = {}
with open("in.txt") as f:
    f_csv = csv.reader(f, delimiter='\t')
    headers = next(f_csv)
    tuple_attr = tuple(headers)
    data = tuple(tuple(x.split()) for x in f_csv)
    for tup in data:
        d.setdefault(tup[-1],[])
        d[tup[-1]].append(tup[:-1]) 

tup[-1] 获取键的最后一个元素 tup[:-1] 获取除最后一个元素之外的所有值。

您可以通过迭代 f_csv 来完全避免创建元组：

d = {}
with open("in.txt") as f:
    f_csv = csv.reader(f, delimiter='\t')
    headers = next(f_csv)
    tuple_attr = tuple(headers)
    for ele in f_csv:
        d.setdefault(ele[-1],[])
        d[ele[-1]].append(ele[:-1])