Создание вложенного словаря из сплющенного словаря - программирование
Подтвердить что ты не робот

Создание вложенного словаря из сплющенного словаря

У меня есть сплющенный словарь, который я хочу сделать вложенным, формы

flat = {'X_a_one': 10,
        'X_a_two': 20, 
        'X_b_one': 10,
        'X_b_two': 20, 
        'Y_a_one': 10,
        'Y_a_two': 20,
        'Y_b_one': 10,
        'Y_b_two': 20}

Я хочу преобразовать его в форму

nested = {'X': {'a': {'one': 10,
                      'two': 20}, 
                'b': {'one': 10,
                      'two': 20}}, 
          'Y': {'a': {'one': 10,
                      'two': 20},
                'b': {'one': 10,
                      'two': 20}}}

Структура плоского словаря такова, что не должно быть никаких проблем с двусмысленностями. Я хочу, чтобы он работал на словари произвольной глубины, но производительность на самом деле не проблема. Я видел множество методов для выравнивания вложенного словаря, но в основном ни один из них не вставлял сплющенный словарь. Значения, хранящиеся в словаре, являются скалярами или строками, никогда не повторяющимися.

До сих пор у меня есть что-то, что может принять вход

test_dict = {'X_a_one': '10',
             'X_b_one': '10',
             'X_c_one': '10'}

к выходу

test_out = {'X': {'a_one': '10', 
                  'b_one': '10', 
                  'c_one': '10'}}

используя код

def nest_once(inp_dict):
    out = {}
    if isinstance(inp_dict, dict):
        for key, val in inp_dict.items():
            if '_' in key:
                head, tail = key.split('_', 1)

                if head not in out.keys():
                    out[head] = {tail: val}
                else:
                    out[head].update({tail: val})
            else:
                out[key] = val
    return out

test_out = nest_once(test_dict)

Но у меня возникли проблемы с разработкой того, как сделать это во что-то, что рекурсивно создает все уровни словаря.

Любая помощь будет оценена!

(Что касается того, почему я хочу это сделать: у меня есть файл, структура которого эквивалентна вложенному dict, и я хочу сохранить это содержимое файла в словаре атрибутов файла NetCDF и получить его позже. Однако NetCDF позволяет вам поместите плоские словари в качестве атрибутов, поэтому я хочу развязать словарь, который я ранее хранил в файле NetCDF.)

4b9b3361

Ответ 1

Вот мой прием:

def nest_dict(flat):
    result = {}
    for k, v in flat.items():
        _nest_dict_rec(k, v, result)
    return result

def _nest_dict_rec(k, v, out):
    k, *rest = k.split('_', 1)
    if rest:
        _nest_dict_rec(rest[0], v, out.setdefault(k, {}))
    else:
        out[k] = v

flat = {'X_a_one': 10,
        'X_a_two': 20, 
        'X_b_one': 10,
        'X_b_two': 20, 
        'Y_a_one': 10,
        'Y_a_two': 20,
        'Y_b_one': 10,
        'Y_b_two': 20}
nested = {'X': {'a': {'one': 10,
                      'two': 20}, 
                'b': {'one': 10,
                      'two': 20}}, 
          'Y': {'a': {'one': 10,
                      'two': 20},
                'b': {'one': 10,
                      'two': 20}}}
print(nest_dict(flat) == nested)
# True

Ответ 2

output = {}

for k, v in source.items():
    # always start at the root.
    current = output

    # This is the part you're struggling with.
    pieces = k.split('_')

    # iterate from the beginning until the second to last place
    for piece in pieces[:-1]:
       if not piece in current:
          # if a dict doesn't exist at an index, then create one
          current[piece] = {}

       # as you walk into the structure, update your current location
       current = current[piece]

    # The reason you're using the second to last is because the last place
    # represents the place you're actually storing the item
    current[pieces[-1]] = v

Ответ 3

Здесь один из способов использования collections.defaultdict, сильно заимствуя этот предыдущий ответ. Есть 3 шага:

  1. Создание вложенного defaultdict из defaultdict объектов.
  2. Итерировать элементы в словаре flat ввода.
  3. Создайте результат defaultdict соответствии со структурой, полученной из разделения ключей на _, используя getFromDict для итерации результирующего словаря.

Это полный пример:

from collections import defaultdict
from functools import reduce
from operator import getitem

def getFromDict(dataDict, mapList):
    """Iterate nested dictionary"""
    return reduce(getitem, mapList, dataDict)

# instantiate nested defaultdict of defaultdicts
tree = lambda: defaultdict(tree)
d = tree()

# iterate input dictionary
for k, v in flat.items():
    *keys, final_key = k.split('_')
    getFromDict(d, keys)[final_key] = v

{'X': {'a': {'one': 10, 'two': 20}, 'b': {'one': 10, 'two': 20}},
 'Y': {'a': {'one': 10, 'two': 20}, 'b': {'one': 10, 'two': 20}}}

В качестве последнего шага вы можете преобразовать свой defaultdict в обычный dict, хотя обычно этот шаг не требуется.

def default_to_regular_dict(d):
    """Convert nested defaultdict to regular dict of dicts."""
    if isinstance(d, defaultdict):
        d = {k: default_to_regular_dict(v) for k, v in d.items()}
    return d

# convert back to regular dict
res = default_to_regular_dict(d)

Ответ 4

Другие ответы более чистые, но поскольку вы упомянули рекурсию, у нас есть другие варианты.

def nest(d):
    _ = {}
    for k in d:
        i = k.find('_')
        if i == -1:
            _[k] = d[k]
            continue
        s, t = k[:i], k[i+1:]
        if s in _:
            _[s][t] = d[k]
        else:
            _[s] = {t:d[k]}
    return {k:(nest(_[k]) if type(_[k])==type(d) else _[k]) for k in _}

Ответ 5

Вы можете использовать itertools.groupby:

import itertools, json
flat = {'Y_a_two': 20, 'Y_a_one': 10, 'X_b_two': 20, 'X_b_one': 10, 'X_a_one': 10, 'X_a_two': 20, 'Y_b_two': 20, 'Y_b_one': 10}
_flat = [[*a.split('_'), b] for a, b in flat.items()]
def create_dict(d): 
  _d = {a:list(b) for a, b in itertools.groupby(sorted(d, key=lambda x:x[0]), key=lambda x:x[0])}
  return {a:create_dict([i[1:] for i in b]) if len(b) > 1 else b[0][-1] for a, b in _d.items()}

print(json.dumps(create_dict(_flat), indent=3))

Выход:

{
 "Y": {
    "b": {
      "two": 20,
      "one": 10
    },
    "a": {
      "two": 20,
      "one": 10
    }
 },
  "X": {
     "b": {
     "two": 20,
     "one": 10
   },
    "a": {
     "two": 20,
     "one": 10
   }
 }
}

Ответ 6

Другое нерекурсивное решение без импорта. Разделение логики между вставкой каждой пары значений ключа плоского dict и сопоставлением парам ключ-значение плоского dict.

def insert(dct, lst):
    """
    dct: a dict to be modified inplace.
    lst: list of elements representing a hierarchy of keys
    followed by a value.

    dct = {}
    lst = [1, 2, 3]

    resulting value of dct: {1: {2: 3}}
    """
    for x in lst[:-2]:
        dct[x] = dct = dct.get(x, dict())

    dct.update({lst[-2]: lst[-1]})


def unflat(dct):
    # empty dict to store the result
    result = dict()

    # create an iterator of lists representing hierarchical indices followed by the value
    lsts = ([*k.split("_"), v] for k, v in dct.items())

    # insert each list into the result
    for lst in lsts:
        insert(result, lst)

    return result


result = unflat(flat)
# {'X': {'a': {'one': 10, 'two': 20}, 'b': {'one': 10, 'two': 20}},
# 'Y': {'a': {'one': 10, 'two': 20}, 'b': {'one': 10, 'two': 20}}}

Ответ 7

Вот разумно читаемый рекурсивный результат:

def unflatten_dict(a, result=None, sep='_'):

    if result is None:
        result = dict()

    for k, v in a.items():
        k, *rest = k.split(sep, 1)
        if rest:
            unflatten_dict({rest[0]: v}, result.setdefault(k, {}), sep=sep)
        else:
            result[k] = v

    return result


flat = {'X_a_one': 10,
        'X_a_two': 20,
        'X_b_one': 10,
        'X_b_two': 20,
        'Y_a_one': 10,
        'Y_a_two': 20,
        'Y_b_one': 10,
        'Y_b_two': 20}

print(unflatten_dict(flat))
{'X': {'a': {'one': 10, 'two': 20}, 'b': {'one': 10, 'two': 20}}, 
 'Y': {'a': {'one': 10, 'two': 20}, 'b': {'one': 10, 'two': 20}}}

Это основано на нескольких приведенных выше ответах, не использует импорт и протестировано только в Python 3.