搜索具有多个值的 Python 字典

Question

我在以下 CSV 文件中有数据，可在此处找到：

http://s000.tinyupload.com/index.php?file_id=87473936848618674050

CSV 的屏幕截图：

我编写了以下代码，将 CSV 文件作为 Pandas 数据框导入 Python，然后创建字典 dict。字典必须有名称和区域作为键，Windows 和 Linux 价格作为字典值。

#Import libraries and CSV file into dataframe, renaming columns, printing head

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

col_names = ['Name','Region','API', 'Memory','vCPU', 'Storage', 'Linux', 'Windows' ]

df.columns = col_names

#Creating Dict
dict = {}

for i in df.index:

    key = (df.at[i, 'Name'] , df.at[i, 'Region'])
    value = (df.at[i, 'vCPU'], df.at[i, 'Memory'], df.at[i, 'Storage'], df.at[i, 'Windows'] , df.at[i, 'Linux'])

    dictionary = {key:value}
    dict.update(dictionary)

我现在想编写一个函数来搜索字典。

例如，用户将为 vCPU 输入“32”，该函数将为具有 32 个 vCPU 的任何处理器返回区域、名称以及 Linux 和 Windows 价格。

稍后，我想实现这个针对 vCPU、Memory 和 Storage 的搜索功能。 （完整的 CSV 有 1700 行）。非常感谢有人帮助我。

Answer 1

为什么不只搜索数据框？您的查询代码可以概括以下内容。

for index, row in df.loc[df['vCPU'] == '32 vCPUs'].iterrows():
    print (row['Region'] + ', ' + row['Name'] + ', Linux price: '+ row['Linux'] + ', Windows price: '+ row['Windows'])

输出：

US West - NorCal, Cluster Compute Eight Extra Large, Linux price: unavailable, Windows price: unavailable
US East - Ohio, I2 Eight Extra Large, Linux price: $6.820000 hourly, Windows price: $7.782000 hourly
APAC - Singapore, I3 High I/O Eight Extra Large, Linux price: $2.992000 hourly, Windows price: $4.464000 hourly

这里有更多代码可以回答您的后续 cmets。上面，我展示了如何在数据框中查找数据。这里有更多代码，我希望能够充分展示如何去除“GiB”之类的标签、转换为值、迭代匹配值等。您有几个用例，所以我希望这段代码为您提供构建的基础上。要获得最接近的匹配，请参阅this question 的答案。

# strip out the "GiB" and convert to float values
df['Memory'] = df['Memory'].str.split(' ').str[0].astype(float)

# use whatever code you need to get input from user
cpu_request = '2 vCPUs'
mem_request = 3

matches = df.loc[(df['vCPU'] == cpu_request)]
if matches.empty == 'True':
    print ('No matches.')
else:
    for index, row in matches.loc[(matches['Memory'] >= mem_request)].iterrows():
        print(row['Name'] + ':')
        # you could add another loop here if your data can have multiple entries per name.
        print ('\t' + row['Region'] + ', ' + str(row['Memory']) + ' GiB, Linux price: '+ row['Linux'] + ', Windows price: '+ row['Windows'])

Answer 2

如果您有多个键值，您将覆盖所有数据。

In [4]: d = {}

In [5]: d.update({1:1})

In [6]: d.update({1:2})

In [7]: d
Out[7]: {1: 2}

您必须创建一个dict，并带有一个到值列表的键映射

for i in df.index:
    key = (df.at[i, 'Name'] , df.at[i, 'Region'])
    value = (df.at[i, 'vCPU'], df.at[i, 'Memory'], df.at[i, 'Storage'], df.at[i, 'Windows'] , df.at[i, 'Linux'])

    if key in dict:
        dict[key].append(value)
    else:
        dict[key] = [value]

但所有这些都是多余的。您应该使用DataFrame。