Есть ли встроенный/быстрый способ использовать список ключей для словаря для получения списка соответствующих элементов?
Например, у меня есть:
>>> mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> mykeys = ['three', 'one']
Как я могу использовать mykeys для получения соответствующих значений в словаре в виде списка?
>>> mydict.WHAT_GOES_HERE(mykeys)
[3, 1]
Понимание списка - это хороший способ сделать это:
>>> [mydict[x] for x in mykeys]
[3, 1]
Пара других способов, чем list-comp:
map(mydict.__getitem__, mykeys)None если ключ не найден: map(mydict.get, mykeys) Кроме того, использование operator.itemgetter может вернуть кортеж:
from operator import itemgetter
myvalues = itemgetter(*mykeys)(mydict)
# use 'list(...)' if list is required
Примечание: в Python3 map возвращает итератор, а не список. Используйте list(map(...)) для списка.
Небольшое сравнение скорости:
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
Таким образом, понимание списка и itemgetter - самые быстрые способы сделать это.
ОБНОВЛЕНИЕ: Для больших случайных списков и карт у меня были немного другие результаты:
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
Таким образом, в этом случае очевидным победителем будет f = operator.itemgetter(*l); f(m) f = operator.itemgetter(*l); f(m) и очистить посторонний: map(lambda _: m[_], l).
ОБНОВЛЕНИЕ для 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)
Итак, результаты для Python 3.6.4 практически одинаковы.
Попробуйте следующее:
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]
Вот три способа.
Поднятие KeyError когда ключ не найден:
result = [mapping[k] for k in iterable]
Значения по умолчанию для отсутствующих ключей.
result = [mapping.get(k, default_value) for k in iterable]
Пропуск пропущенных ключей.
result = [mapping[k] for k in iterable if k in mapping]
Попробуйте следующее:
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]
Pandas делает это очень изящно, хотя из-за понимания списка всегда будет более технически Pythonic. У меня нет времени для сравнения скорости прямо сейчас (я вернусь позже и поставлю его):
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}
new_dict = {x: v for x, v in mydict.items() if x in mykeys}
Или просто mydict.keys() Чтобы встроенный метод вызывал словари. Также исследуйте mydict.values() и mydict.items().
//Ах, пост OP путал меня.
После закрытия Python: эффективный способ создания списка из значений dict с заданным порядком
Извлечение ключей без создания списка:
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])
Выход:
value1,value3,value2
value3
Что соответствует порядку, указанному в списке
reduce(lambda x,y: mydict.get(y) and x.append(mydict[y]) or x, mykeys,[])
В случае, если есть ключи не в dict.