替换字典中所有字典的冗余键名答案

【问题标题】：Replacing redundant key names across all dictionaries in a dictionary替换字典中所有字典的冗余键名
【发布时间】：2020-01-18 13:40:19
【问题描述】：

如何替换嵌套字典中的冗余键？

例如，如果我有以下嵌套循环：

nested_dict = { 
'dict1': {'key_As': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}, 
'dict2': {'key_A': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}, 
'dict3': {'key_A': 'value_A', 'key_Bs': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'},
...
'dictN': {'key_As': 'value_A', 'key_Bs': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}
}

我想用“Key_A”替换所有“key_As”，用“Key_B”替换所有“Key_Bs”？

对于独立词典，我会执行以下操作：

dictionary['key_A'] = dictionary.pop('key_As')

但我不知道如何将它扩展到一个巨大的嵌套字典。

谢谢

【问题讨论】：

“计算优雅”对我来说似乎很不清楚和主观。你这是什么意思？您当前的解决方案存在什么样的性能/效率问题，您需要多少改进？您能否以minimal reproducible example 的身份描述并展示您为解决问题所做的努力？你提到了一个循环，但我只看到一本字典。感谢您的澄清。

标签： python dictionary nested key

【解决方案1】：

for i, d in nested_dict.items():
    nested_dict[i] = {{'key_As': 'key_A', 'key_Bs': 'key_B'}.get(k, k): v for k, v in d.items()}

nested_dict

{
  'dict1': {'key_A': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}, 
  'dict2': {'key_A': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}, 
  'dict3': {'key_A': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}, 
  'dictN': {'key_A': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'}
}

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试：

old_new = {'key_As': 'key_A', 'key_Bs': 'key_B'}
old_keys = set(old_new)    

for value_dict in nested_dict.values():
    for old_key in set(value_dict) & old_keys:
        value_dict[old_new[old_key]] = value_dict.pop(old_key)

我已经使用我的方法和@Krrr 的方法进行了性能测试：

import timeit

setup = """
nested_dict = {f'dict1_{d}' : {'key_As': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'} for d in range(n)}
nested_dict.update({ f'dict2_{d}' : {'key_A': 'value_A', 'key_B': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'} for d in range(n)})
nested_dict.update({ f'dict3_{d}' : {'key_A': 'value_A', 'key_Bs': 'value_B', 'key_C': 'value_C', 'key_D': 'value_D'} for d in range(n)})

def test_rusu():
    old_new = {'key_As': 'key_A', 'key_Bs': 'key_B'}
    old_keys = set(old_new)    

    for value_dict in nested_dict.values():
        for old_key in set(value_dict) & old_keys:
            value_dict[old_new[old_key]] = value_dict.pop(old_key)

def test_Krrr():
    for i, d in nested_dict.items():
        nested_dict[i] = {{'key_As': 'key_A', 'key_Bs': 'key_B'}.get(k, k): v for k, v in d.items()}"""

data = {i : (timeit.timeit('test_rusu()', setup= f'n={i}\n' + setup, number=100),
             timeit.timeit('test_Krrr()', setup= f'n={i}\n' + setup, number=1000)) for i in (10, 100, 1_000, 10_000)}

pd.DataFrame({'Number of nested dicts': [3 * e for e in data.keys()], "rusu's time(Seconds)": [round(e[0], 4) for e in data.values()],
              "Krrr's time(seconds)": [round(e[1], 4) for e in data.values()]})

输出：

或：

【讨论】：