Question

我的字典在列表中为：

 [{'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'muv'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'hatchback'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'suv'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'sedan'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'coupe'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'electric'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'diesel'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'cng'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'petrol'}]

我想将键keywords的值存储到字典中，键c1和c2的值对与键名c1#c2相同。所以预期的输出是这样的：

cars= {'Cars#Class':
['muv','hatchback','suv','sedan','coupe'],
'Cars#FuelType':
['electric','diesel','cng','petrol']}

因此，当我使用cars['Cars#Class']时会给我['muv','hatchback','suv','sedan','coupe']。

Answer 1

defaultdict

您可以将collections.defaultdict与迭代一起使用。给定字典L的输入列表：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for i in L:
    d[i['c1'].strip()+'#'+i['c2']].append(i['keywords'])

结果：

print(d)

defaultdict(list,
            {'Cars#Class': ['muv', 'hatchback', 'suv', 'sedan', 'coupe'],
             'Cars#FuelType': ['electric', 'diesel', 'cng', 'petrol']})

Answer 2

熊猫

如果您乐于使用第三方库，则可以使用熊猫。 pd.DataFrame构造函数直接接受字典列表。给定一个输入列表L：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(L)

d = df.groupby(df['c1'].str.strip()+'#'+df['c2'])['keywords']\
      .apply(list).to_dict()

print(d)

{'Cars#Class': ['muv', 'hatchback', 'suv', 'sedan', 'coupe'],
 'Cars#FuelType': ['electric', 'diesel', 'cng', 'petrol']}

Answer 3

您可以使用itertools.goupby来做到这一点。

import itertools

l = [{'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'muv'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'hatchback'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'suv'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'sedan'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'coupe'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'electric'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'diesel'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'cng'},
 {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'petrol'}]


result = {}
for key, group in itertools.groupby(l, lambda x: "{}#{}".format(x['c1'].strip(), x['c2'].strip())):
    result[key] = map(lambda x: x['keywords'], list(group))

print(result)

Answer 4

result = {}
for d in ld:
  val_c1 = d['c1']
  val_c2 = d['c2']
  val_key = d['keywords']
  combined_key = val_c1+'#'+val_c2
  if combined_key not in result:
    result[combined_key] = []
    result[combined_key].append(val_key)
  else:
    result[combined_key].append(val_key)

Answer 5

使用itertools.groupby根据键'c2'的值对字典进行分组，并从分组的字典中提取键keywords的值

>>> lst = [{'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'muv'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'hatchback'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'suv'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'sedan'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'Class', 'keywords': 'coupe'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'electric'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'diesel'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'cng'}, {'c1': 'Cars ', 'c2': 'FuelType', 'keywords': 'petrol'}]
>>> cars = {f'Cars#{k}':[d['keywords'] for d in v] for k,v in groupby(lst, lambda d: d['c2'])}
>>> print(cars)
{'Cars#Class': ['muv', 'hatchback', 'suv', 'sedan', 'coupe'], 'Cars#FuelType': ['electric', 'diesel', 'cng', 'petrol']}
>>> print(cars['Cars#Class'])
['muv', 'hatchback', 'suv', 'sedan', 'coupe']
>>>

根据列表中字典中的相同键对创建字典

5 个答案:

defaultdict

熊猫