用值切片字典

slicing dictionary with values

我有这样的字典:

d = {1: 'a', 2:'b', 3:'c', 4:'c', 5:'c', 6:'c'}

我想对这个字典进行切片,如果最后的值相同,它应该 return 只有遇到的第一个值。所以 return 是:

d = {1: 'a', 2:'b', 3:'c'}

我正在使用 collections.defaultdict(OrderedDict) 来维护按键排序。

目前,我正在使用循环。有没有一种 pythonic 的方式来做到这一点?


更新

字典值也可以是字典:

d = {1: {'a': 'a1', 'b': 'b1'}, 2:{'a': 'a1', 'b': 'b2'}, 3:{'a': 'a1', 'b': 'c1'}, 4:{'a': 'a1', 'b': 'c1'}, 5:{'a': 'a1', 'b': 'c1'}, 6:{'a': 'a1', 'b': 'c1'}}

输出:

d = {1: {'a': 'a1', 'b': 'b1'}, 2:{'a': 'a1', 'b': 'b2'}, 3:{'a': 'a1', 'b': 'c1'}}

如果你想摆脱 for 循环 - 你可以这样做:

{a:b for b,a in {y:x for x,y in sorted(d.iteritems(), reverse=True)}.iteritems()}

但它不是那么pythonic,也不是那么高效。

不是使用带有代表索引的键的有序字典,更pythonic的方法是使用列表。在这种情况下,您将使用索引而不是键,并且能够更有效地对列表进行切片。

>>> d = {1: 'a', 2:'b', 3:'c', 4:'c', 5:'c', 6:'c'}
>>> a = list(d.values())
>>> a[:a.index(a[-1])+1]
['a', 'b', 'c']

以防万一,pandas

的解决方案
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(dict(key=list(d.keys()),val=list(d.values())))
print(df)
   key val
0    1   a
1    2   b
2    3   c
3    4   c
4    5   c
5    6   c

df = df.drop_duplicates(subset=['val'])
df.index=df.key
df.val.to_dict()

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

不知道最大数据集上的性能问题或者它是否更像 pythonic。
尽管如此,没有循环。

您可以检查最后两个值是否相同:

d = OrderedDict({1: 'a', 2:'b', 3:'c', 4:'c', 5:'c', 6:'c'})

while d.values()[-1] == d.values()[-2]:
    d.popitem()

print d
# OrderedDict([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')])

您可以使用 itertools.groupy 和 list-comprehension 来实现您的结果

>>> from itertools import groupby

>>> d = {1: 'a', 2:'b', 3:'c', 4:'c', 5:'c', 6:'c'}
>>> n = [(min([k[0] for k in list(g)]),k) for k,g in groupby(d.items(),key=lambda x: x[1])]
>>> n
>>> [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

上面的表达式也可以写成

 >>> from operator import itemgetter
 >>> n = [(min(map(itemgetter(0), g)), k) for k, g in groupby(d.items(), key=itemgetter(1))]

您只需使用

即可将其转换为 dict
>>> dict(n)
>>> {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

这显然不维护键的顺序,所以你可以使用OrderedDict

>>> OrderedDict(sorted(n))
>>> OrderedDict([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')])