如何拆分具有多个文本列表值的 python 字典以具有具有相同值的单独键的字典？答案

【问题标题】：How can I split a python dictionary with multiple text-list values to have separate dictionaries of keys that have the same values?如何拆分具有多个文本列表值的 python 字典以具有具有相同值的单独键的字典？
【发布时间】：2019-04-28 01:24:17
【问题描述】：

我有一个字典，其中整数作为键，列表作为值。此处显示了一个小预览。

{85992: ['teardrop', 'list2015'], 86107: ['teardrop', 'list2015'], 82364: ['macron', 'paris', 'palace'], 516253: ['liberia', 'vietnam'], 746235: ['democratic', 'national'], 861073: ['macron', 'paris', 'palace']}

我想在相同的字典中输出具有相同列表值的键，以便为每个单独的值集绘制一个 CSV 文件，对具有相似值的键进行分类。我有一个很大的列表，所以我无法定义字典名称，因为我不知道应该有多少。

我设法使用 pandas 对字典进行排序，以输出基于文本的排序列表，但我无法使用 pandas 将其拆分。

import pandas as pd

data_file = pd.DataFrame(key_dict).transpose().reset_index()
data_file.columns = ['name_id' , 'text']
data_file.groupby('text')
data_file.set_index('name_id', inplace = True)
data_file.to_csv('key_dict.csv')

我想到了一个选项 B，即拥有这些列表以其唯一的字典值（文本列表）命名的键列表。不过，我更喜欢拆分字典。

【问题讨论】：

标签： python pandas list csv dictionary

【解决方案1】：

您可以使用 collections.defaultdict 来获得 O(n) 解决方案，记住使用 tuple 键，因为 list 不可散列：

from collections import defaultdict

d = {85992: ['teardrop', 'list2015'], 86107: ['teardrop', 'list2015'],
     82364: ['macron', 'paris', 'palace'], 516253: ['liberia', 'vietnam'],
     746235: ['democratic', 'national'], 861073: ['macron', 'paris', 'palace']}

dd = defaultdict(list)

for k, v in d.items():
    dd[tuple(v)].append(k)

print(dd)

defaultdict(list,
            {('democratic', 'national'): [746235],
             ('liberia', 'vietnam'): [516253],
             ('macron', 'paris', 'palace'): [82364, 861073],
             ('teardrop', 'list2015'): [85992, 86107]})

为每个单独的值集绘制一个 CSV 文件

对于这部分问题，只需迭代您的defaultdict：

for k, v in dd.items():
    df = pd.DataFrame(v)
    df.to_csv('_'.join(k) + '.csv', index=False)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用map：

输入

from collections import defaultdict
key_dict={85992: ['teardrop', 'list2015'], 86107: ['teardrop', 'list2015'], 82364: ['macron', 'paris', 'palace'], 516253: ['liberia', 'vietnam'], 746235: ['democratic', 'national'], 861073: ['macron', 'paris', 'palace']}
d = {}
d = defaultdict(lambda: [], d)
counts = map(lambda x: d[tuple(key_dict[x])].append(x) , key_dict.keys())
print(d['macron', 'paris', 'palace'])
d

输出

[861073, 82364]
defaultdict(<function __main__.<lambda>>,
            {('democratic', 'national'): [746235],
             ('liberia', 'vietnam'): [516253],
             ('macron', 'paris', 'palace'): [861073, 82364],
             ('teardrop', 'list2015'): [85992, 86107]})

【讨论】：