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Python-Wörterbuch: Liste der Werte für die Liste der Schlüssel abrufen

Gibt es eine integrierte/schnelle Möglichkeit, eine Schlüsselliste eines Wörterbuchs zu verwenden, um eine Liste der entsprechenden Elemente zu erhalten?

Zum Beispiel habe ich:

>>> mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> mykeys = ['three', 'one']

Wie kann ich mykeys verwenden, um die entsprechenden Werte im Wörterbuch als Liste abzurufen?

>>> mydict.WHAT_GOES_HERE(mykeys)
[3, 1]
132
FazJaxton

Ein Listenverständnis scheint dafür ein guter Weg zu sein:

>>> [mydict[x] for x in mykeys]
[3, 1]
157
FazJaxton

Ein paar andere Möglichkeiten als list-comp:

  • Liste erstellen und Ausnahme auslösen, wenn Schlüssel nicht gefunden wird: map(mydict.__getitem__, mykeys)
  • Erstellen Sie eine Liste mit None, wenn der Schlüssel nicht gefunden wurde: map(mydict.get, mykeys)

Alternativ kann mit operator.itemgetter ein Tuple zurückgegeben werden:

from operator import itemgetter
myvalues = itemgetter(*mykeys)(mydict)
# use `list(...)` if list is required

Hinweis : In Python3 gibt map einen Iterator statt einer Liste zurück. Verwenden Sie list(map(...)) für eine Liste.

77
Jon Clements

Ein kleiner Geschwindigkeitsvergleich:

Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Dec  7 2015, 14:10:42) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[1]: l = [0,1,2,3,2,3,1,2,0]
In[2]: m = {0:10, 1:11, 2:12, 3:13}
In[3]: %timeit [m[_] for _ in l]  # list comprehension
1000000 loops, best of 3: 762 ns per loop
In[4]: %timeit map(lambda _: m[_], l)  # using 'map'
1000000 loops, best of 3: 1.66 µs per loop
In[5]: %timeit list(m[_] for _ in l)  # a generator expression passed to a list constructor.
1000000 loops, best of 3: 1.65 µs per loop
In[6]: %timeit map(m.__getitem__, l)
The slowest run took 4.01 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 853 ns per loop
In[7]: %timeit map(m.get, l)
1000000 loops, best of 3: 908 ns per loop
In[33]: from operator import itemgetter
In[34]: %timeit list(itemgetter(*l)(m))
The slowest run took 9.26 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 739 ns per loop

Listenverstehen und itemgetter sind also die schnellsten Möglichkeiten, dies zu tun.

UPDATE: Bei großen Zufallslisten und Karten hatte ich etwas unterschiedliche Ergebnisse:

Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Dec  7 2015, 14:10:42) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[2]: import numpy.random as nprnd
l = nprnd.randint(1000, size=10000)
m = dict([(_, nprnd.Rand()) for _ in range(1000)])
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*l)
%timeit f(m)
%timeit list(itemgetter(*l)(m))
%timeit [m[_] for _ in l]  # list comprehension
%timeit map(m.__getitem__, l)
%timeit list(m[_] for _ in l)  # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit map(m.get, l)
%timeit map(lambda _: m[_], l)
1000 loops, best of 3: 1.14 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.68 ms per loop
100 loops, best of 3: 2 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.05 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.19 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.53 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.9 ms per loop

In diesem Fall ist der klare Gewinner f = operator.itemgetter(*l); f(m) und der klare Außenseiter: map(lambda _: m[_], l).

UPDATE für Python 3.6.4:

import numpy.random as nprnd
l = nprnd.randint(1000, size=10000)
m = dict([(_, nprnd.Rand()) for _ in range(1000)])
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*l)
%timeit f(m)
%timeit list(itemgetter(*l)(m))
%timeit [m[_] for _ in l]  # list comprehension
%timeit list(map(m.__getitem__, l))
%timeit list(m[_] for _ in l)  # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit list(map(m.get, l))
%timeit list(map(lambda _: m[_], l)
1.66 ms ± 74.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
2.1 ms ± 93.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.58 ms ± 88.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.36 ms ± 60.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.98 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.7 ms ± 284 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
3.14 ms ± 62.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Die Ergebnisse für Python 3.6.4 sind also fast gleich.

34
Sklavit

Versuche dies:

mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one','ten']
newList=[mydict[k] for k in mykeys if k in mydict]
print newList
[3, 1]
11

Hier gibt es drei Möglichkeiten.

KeyError erhöhen, wenn der Schlüssel nicht gefunden wird

result = [mapping[k] for k in iterable]

Standardwerte für fehlende Schlüssel.

result = [mapping.get(k, default_value) for k in iterable]

Fehlende Schlüssel überspringen.

result = [mapping[k] for k in iterable if k in mapping]
8
OdraEncoded

Versuche dies:

mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one'] # if there are many keys, use a set

[mydict[k] for k in mykeys]
=> [3, 1]
7
Óscar López
new_dict = {x: v for x, v in mydict.items() if x in mykeys}
1
Pavel Minenkov

Pandas tun dies sehr elegant, obwohl ofc-Listen-Verständnis immer technisch mehr Pythonic sein wird. Ich habe jetzt keine Zeit für einen Geschwindigkeitsvergleich (ich komme später zurück und stecke ihn ein):

import pandas as pd
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one']
temp_df = pd.DataFrame().append(mydict)
# You can export DataFrames to a number of formats, using a list here. 
temp_df[mykeys].values[0]
# Returns: array([ 3.,  1.])

# If you want a dict then use this instead:
# temp_df[mykeys].to_dict(orient='records')[0]
# Returns: {'one': 1.0, 'three': 3.0}
1
abby sobh

Oder einfach nur mydict.keys() Dies ist eine integrierte Methodenaufforderung für Wörterbücher. Erkunde auch mydict.values() und mydict.items()

// Ah, der OP-Beitrag hat mich verwirrt. 

0

Nach dem Schließen von Python: effiziente Methode zum Erstellen einer Liste aus Diktierwerten mit einer bestimmten Reihenfolge

Schlüssel abrufen, ohne die Liste zu erstellen:

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import collections


class DictListProxy(collections.Sequence):
    def __init__(self, klist, kdict, *args, **kwargs):
        super(DictListProxy, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.klist = klist
        self.kdict = kdict

    def __len__(self):
        return len(self.klist)

    def __getitem__(self, key):
        return self.kdict[self.klist[key]]


myDict = {'age': 'value1', 'size': 'value2', 'weigth': 'value3'}
order_list = ['age', 'weigth', 'size']

dlp = DictListProxy(order_list, myDict)

print(','.join(dlp))
print()
print(dlp[1])

Die Ausgabe:

value1,value3,value2

value3

Welches der Reihenfolge in der Liste entspricht

0
mementum