在我的列表中保留一些键以理解？答案

【问题标题】：Keep some keys in my list with comprehension?在我的列表中保留一些键以理解？
【发布时间】：2014-03-04 03:01:11
【问题描述】：

我有一个从 .csv 文件中提取的大列表：

CSV_PATH = 'myfile.csv'
CSV_OBJ = csv.DictReader(open(CSV_PATH, 'r'))
CSV_LIST = list(CSV_OBJ)

我只想保留其中的一些列：

KEEP_COLS = ['Name', 'Year', 'Total Allocations', 'Enrollment']'

从Removing multiple keys from a dictionary safely 看来，这样应该可以工作：

BETTER = {k: v for k, v in CSV_LIST if k not in KEEP_COLS}

但我收到一个错误：ValueError: too many values to unpack 我在这里错过了什么？我可以编写一个循环，通过 CSV_LIST 运行并通过只保留我想要的内容来产生更好的效果，但我怀疑使用理解更 Pythonic。

根据要求，一大块 CSV_LIST

{'EIN': '77-0000091',
  'FR': '28.4',
  'Name': 'Org A',
  'Enrollment': '506',
  'Total Allocations': '$34214',
  'geo_latitude': '37.9381775755',
  'geo_longitude': '-122.3146910612',
  'Year': '2009'},
 {'EIN': '77-0000091',
  'FR': '28.4',
  'Name': 'Org A',
  'Enrollment': '506',
  'Total Allocations': '$34214',
  'geo_latitude': '37.9381775755',
  'geo_longitude': '-122.3146910612',
  'Year': '2010'}

在命令行我可以做csvcut -c 'Name','Year','Total Allocations','Enrollment' myfile.csv > better_myfile.csv，但这绝对不是pythonic。

【问题讨论】：

CSV_LIST 的所有项目似乎都不是两个项目列表/元组。你能打印一点CSV_LIST 并在这里发布输出吗？
我最终使用 csvcut csvkit.readthedocs.org/en/latest/scripts/csvcut.html#examples 来获得我需要的东西，但这并不是一个完美的解决方案。
@Amanda：未来的提示——虽然添加版本标签很有用，但您还应该添加通用的python 标签。您会注意到，在我编辑标签后，几分钟内就会发布答案；不是每个人都订阅特定于版本的标签。 [其中一些只是时区效应，但我以前见过这种情况很多次。]

标签： python python-2.7

【解决方案1】：

您的字典理解很好，但是由于您有一个列表字典，因此您必须使用该字典理解为各个列表项创建一个列表理解。另外，既然你想保留这些列，我想你应该放弃那个not。试试这个：

[{k: v for k, v in d.items() if k in KEEP_COLS} for d in CSV_LIST]

【讨论】：

轰隆隆。谢谢你。我最终会注意到“NOT”问题。字典列表，不多。

【解决方案2】：

另一种方法是使用

CSV_LIST = map(operator.itemgetter(*KEEP_LIST), CSV_OBJ)

这将创建一个包含所需列的元组列表。

【讨论】：

【解决方案3】：

问题在于CSV_LIST 是一个列表，而不是单个dict。 @tobias explained how to unpack it correctly.

但是，如果您担心自己是 Pythonic，为什么要将 DictReader 处理成字典列表，然后过滤掉除少数键之外的所有键？在不知道您的用例的情况下，我无法确定，但按照预期的使用方式逐行使用DictReader 可能会更清洁、更简单：

with open(CSV_PATH, 'r') as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        process(row['Name'],row['Year'],row['Total Allocations'],row['Enrollment'])

【讨论】：

有道理，尽管这似乎也应该起作用：CSV_OBJ = csv.DictReader(open(CSV_PATH, 'r'), KEEP_COLS) -- 它确实接近了。