用值切片字典

Question

我有一个字典，如：

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

我想切片这个字典，如果最后的值相同，它应该只返回遇到的第一个值。所以回报是：

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。有这样做的pythonic方式吗？

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UPDATE

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'}}

Answer 1

你可以使用itertools.groupy和list-comprehension来实现你的结果

>>> 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))]

您可以通过简单地使用将其转换为dict

>>> dict(n)
>>> {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

这显然不保持键的顺序，所以你可以使用OrderedDict

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

Answer 2

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而且效率不高。

Answer 3

而不是使用具有表示索引的键的有序字典，更加pythonic方式使用列表。在这种情况下，您将使用索引而不是键，并且能够更有效地切片列表。

>>> 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']

Answer 4

以防万一，与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，或者它是否更加pythonic。 然而，没有循环。

Answer 5

您可以检查两个最后的值是否相同：

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')])