获取字典中每个键对 (n0, a), (n0, b) 的最大值的键对 (n0, _), (n1, _)

Question

假设我们有一个像这样的字典：

os_stats = {
    ('USA', 'Mac OS X'): 1,
    ('Mexico', 'iOS'): 3,
    ('USA', 'Windows XP'): 2, 
    ('Germany', 'Windows 7'): 9,
    ('Germany', 'Windows XP'): 7, 
    ('Mexico', 'Windows XP'): 2,
    ...
}

我想要这样的输出：

os_preferences = {
     ('Mexico', 'iOS'): 3, 
     ('USA', 'Windows XP'): 2,
     ('Germany', 'Windows 7'): 9, 
      ...
}

其中仅显示每个国家/地区的最高值。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

这个听写理解做到了：

{country:{os:count} for (country,os),count in sorted(os_stats.items(), key=lambda rec:rec[1])}

第一部分是这样的：

sorted(os_stats.items(), key=lambda rec:rec[1])

产生：

[(('USA', 'Mac OS X'), 1),
 (('Mexico', 'Windows XP'), 2),
 (('USA', 'Windows XP'), 2),
 (('Mexico', 'iOS'), 3),
 (('Germany', 'Windows XP'), 7),
 (('Germany', 'Windows 7'), 9)]

请注意，它是按计数字段 (rec[1]) 的升序排序的。

剩下的只是将数据整理成单个 dict，其效果是通过覆盖较大的值来丢弃较小的值。

Answer 2

pandas 在 3 行中完成工作：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(os_stats, index=['index']).transpose()
os_preferences = df[df['index'] == df.groupby(level=[0])['index'].transform(max)].to_dict()['index']

# output:
# {('Mexico', 'iOS'): 3, 
#  ('USA', 'Windows XP'): 2, 
#  ('Germany', 'Windows 7'): 9}

获取字典中每个键对 (n0, a), (n0, b) 的最大值的键对 (n0, _), (n1, _)

Get pairs of keys (n0, _), (n1, _) with maximum values for each key pair (n0, a), (n0, b) in a dictionary

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