如何從python中的dict中提取兩個值？

Question

我正在使用 python3 並且我有數據集。 其中包含以下數據。 我正在嘗試從此數據列表中獲取期望值。 我嘗試了很多方法，但無法弄清楚該怎么做。

slots_data = [
        {
            "id":551,
            "user_id":1,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":552,
            "user_id":1,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":525,
            "user_id":3,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":524,
            "user_id":3,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":553,
            "user_id":1,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
         {
            "id":550,
            "user_id":2,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        }
    ]
    
    
    # Desired output 
    # [
    # {"user_id":1,"slots_ids":[551,552,553]}
    # {"user_id":2,"slots_ids":[550]}
    # {"user_id":3,"slots_ids":[524,525]}
    # ]

我嘗試了以下方式，顯然這是不正確的。 我無法弄清楚這個問題的解決方案：

final_list = []
for item in slots_data:
    obj = obj.dict()
    obj = {
    "user_id":item["user_id"],
    "slot_ids":item["id"]
    }

    final_list.append(obj)

print(set(final_list))

Answer 1

此處添加的另一個答案有一個很好的解決方案，但這是一個不使用pandas的解決方案：

users = {}
for item in slots_data:
    # Check if we've seen this user before,
    if item['user_id'] not in users:
        # if not, create a new entry for them
        users[item['user_id']] = {'user_id': item['user_id'], 'slot_ids': []}

    # Add their slot ID to their dictionary
    users[item['user_id']]['slot_ids'].append(item['id'])

# We only need the values (dicts)
output_list = list(users.values())

Answer 2

我會說嘗試使用pandas將用戶 ID 組合在一起並將其轉換回字典

pd.DataFrame(slots_data).groupby('user_id')['id'].agg(list).reset_index().to_dict('records')

[{'user_id': 1, 'id': [551, 552, 553]},
 {'user_id': 2, 'id': [550]},
 {'user_id': 3, 'id': [525, 524]}]

Answer 3

通過簡單的循環方式

>>> result = {}
>>> for i in slots_data:
...     if i['user_id'] not in result:
...             result[i['user_id']] = []
...     result[i['user_id']].append(i['id'])
... 
>>> output = []
>>> for i in result:
...     dict_obj = dict(user_id=i, slots_id=result[i])
...     output.append(dict_obj)
... 
>>> output
[{'user_id': 1, 'slots_id': [551, 552, 553]}, {'user_id': 3, 'slots_id': [525, 524]}, {'user_id': 2, 'slots_id': [550]}]

Answer 4

這可以在使用 listcomprehension 中進行：

final_list = [{"user_id": user_id, "id":sorted([slot["id"] for slot in slots_data if slot["user_id"] == user_id])} for user_id in sorted(set([slot["user_id"] for slot in slots_data]))]

同一代碼的更詳細和格式更好的版本：

all_user_ids = [slot["user_id"] for slot in slots_data]
unique_user_ids = sorted(set(all_user_ids))
final_list = [
    {
        "user_id": user_id,
        "id": sorted([slot["id"] for slot in slots_data if slot["user_id"] == user_id])
    }
    for user_id in unique_user_ids]

解釋：

1. 通過列表理解獲取所有用戶 ID
2. 通過創建一個集合來獲取唯一的用戶 ID
3. 使用列表理解創建最終的字典列表。
4. 每個字段id本身就是一個列表理解列表。 我們獲取插槽的 ID，如果用戶 ID 匹配，則僅將其添加到列表中

Answer 5

您可以使用以下方法來完成它。 純 Python。 沒有任何依賴性。

slots_data = [
        {
            "id":551,
            "user_id":1,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":552,
            "user_id":1,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":525,
            "user_id":3,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":524,
            "user_id":3,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
        {
            "id":553,
            "user_id":1,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        },
         {
            "id":550,
            "user_id":2,
            "time":"199322002",
            "expire":"199322002"
        }
    ]

user_wise_slots = {}
for slot_detail in slots_data:
    if not slot_detail["user_id"] in user_wise_slots:
        user_wise_slots[slot_detail["user_id"]] = {
            "user_id": slot_detail["user_id"],
            "slot_ids": []
        }
    user_wise_slots[slot_detail["user_id"]]["slot_ids"].append(slot_detail["id"])
print(user_wise_slots.values())

Answer 6

這里有很多好的答案。

如果我這樣做，我的答案將基於可以類似方式使用的setdefault和/或collections.defaultdict 。 我認為defaultdict版本非常可讀，但如果您還沒有導入集合，則可以不用它。

鑒於您的數據：

slots_data = [
    {
        "id":551,
        "user_id":1,
        "time":"199322002",
        "expire":"199322002"
    },
    {
        "id":552,
        "user_id":1,
        "time":"199322002",
        "expire":"199322002"
    },
    #....
]

您可以通過以下方式將其重塑為所需的輸出：

## -------------------
## get the value for the key user_id if it exists
## if it does not, set the value for that key to a default
## use the value to append the current id to the sub-list
## -------------------
reshaped = {}
for slot in slots_data:
    user_id = slot["user_id"]
    id = slot["id"]
    reshaped.setdefault(user_id, []).append(id)
## -------------------
 
## -------------------
## take a second pass to finish the shaping in a sorted manner
## -------------------
reshaped = [
    {
        "user_id": user_id,
        "slots_ids": sorted(reshaped[user_id])
    }
    for user_id
    in sorted(reshaped)
]
## -------------------

print(reshaped)

那會給你：

[
   {'user_id': 1, 'slots_ids': [551, 552, 553]},
   {'user_id': 2, 'slots_ids': [550]},
   {'user_id': 3, 'slots_ids': [524, 525]}
]

Answer 7

使用熊貓，您可以輕松實現結果。 如果您沒有以下內容，請先安裝 pandas

pip 安裝熊貓

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(slots_data) #create dataframe
df1 = df.groupby("user_id")['id'].apply(list).reset_index(name="slots_ids") #groupby on user_id and combine elements of id in list and give the column name is slots_ids
final_slots_data = df1.to_dict('records') # convert dataframe into a list of dictionary
final_slots_data

輸出：

[{'user_id': 1, 'slots_ids': [551, 552, 553]},
 {'user_id': 2, 'slots_ids': [550]},
 {'user_id': 3, 'slots_ids': [525, 524]}]