如何使用 python 3.6 中的值列表創建頻率字典

Question

我正在嘗試在 python 3.6 中編寫一個 function ，它返回一個字典，其中項目計數是鍵和具有該計數的項目列表。

下面是一個測試用例的示例： 輸入：{'x':3, 'y':3, 'z':100} Output: {3: ['x', 'y'], 100 ：['z']}

到目前為止，這就是我的代碼：

def get_count_items(key_count):
    # create blank dictionary
    count_items = {}
    #for each item_key in key_count:
    for item_key in key_count
    # retrieve its value (which is a count)
    # if the count (as key) exists in count_items:
    if item in count_items:
        count_items[item] += 1
    # append the item_key to the list
    # else:
    #add the count:[item_key] pair to count_items dictionary
    else:
        count_items[item] = 1

    for key, value in count_items.items():
    #return count_items dictionary
        return count_items

我的問題是如何將每個計數值設置為鍵，以及如何為具有該計數的每個項目制作相應的列表？

謝謝您的幫助！

Answer 1

from collections import defaultdict

d = {'x':3, 'y':3, 'z':100} 

# create defaultdict with list type. 
res = defaultdict(list)

# iterate over key value pair
for k, v in d.items():
    res[v].append(k)
print(res)
# or
print(dict(res))

output：

defaultdict(<class 'list'>, {3: ['x', 'y'], 100: ['z']})
{3: ['x', 'y'], 100: ['z']}

Answer 2

嘗試這個：

a = {'x':3, 'y':3, 'z':100}
d = {}
for x in a:
    if a[x] in d:
        d[a[x]].append(x)
    else:
        d[a[x]]=[x]
print(d)

Answer 3

為了不同的方法..你可以很容易地在 pandas 中做到這一點：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([in_dict]).T
df['vars'] = df.index
out_dict = df.groupby(0)['vars'].agg(list).to_dict()

output：

{3: ['x', 'y'], 100: ['z']}

可能有一種方法可以使用單獨的行來初始化 df['vars']，或者可能根本不需要但無法讓它工作

編輯 - 可能不那么漂亮，但更短：

df = pd.DataFrame({'vals':[*in_dict.values()],'vars':[*in_dict.keys()]})
out_dict = df.groupby('vals')['vars'].agg(list).to_dict()

Answer 4

嘗試這個：

d = {'x':3, 'y':3, 'z':100} 
x={}
for key, value in sorted(d.items()): 
    x.setdefault(value, []).append(key) 

x
{3: ['x', 'y'], 100: ['z']}