列表到字典轉換，每個鍵有多個值？

Question

我有一個包含鍵/值對的 Python 列表：

l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]

我想將列表轉換為字典，其中每個鍵的多個值將聚合成一個元組：

{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

迭代解決方案很簡單：

l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
d = {}
for pair in l:
    if pair[0] in d:
        d[pair[0]] = d[pair[0]] + tuple(pair[1])
    else:
        d[pair[0]] = tuple(pair[1])

print(d)

{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

這個任務有更優雅的 Pythonic 解決方案嗎？

Answer 1

from collections import defaultdict

d1 = defaultdict(list)

for k, v in l:
    d1[k].append(v)

d = dict((k, tuple(v)) for k, v in d1.items())

d現在包含{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

d1是一個以列表為值的臨時 defaultdict，它會在最后一行轉換為元組。 通過這種方式，您將附加到列表而不是在主循環中重新創建元組。

Answer 2

使用列表而不是元組作為字典值：

l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
d = {}
for key, val in l:
    d.setdefault(key, []).append(val)

print(d)

使用普通字典通常比defaultdict更可取，特別是如果您只構建一次，然后在稍后的代碼中繼續讀取它：

首先，普通字典的構建和訪問速度更快。

其次，更重要的是，如果您嘗試訪問不存在的密鑰，而不是靜默創建該密鑰，那么后面的讀取操作將出錯。 一個普通的字典讓你在你想要創建一個鍵值對時顯式地聲明，而defaultdict總是隱式地創建它們，在任何類型的訪問中。

Answer 3

這種方法相對高效，而且相當緊湊：

reduce(lambda x, (k,v): x[k].append(v) or x, l, defaultdict(list))

在 Python3 中，這變為（使導出顯式）：

dict(functools.reduce(lambda x, d: x[d[0]].append(d[1]) or x, l, collections.defaultdict(list)))

請注意，reduce 已轉移到 functools，並且 lambda 不再接受元組。 此版本在 2.6 和 2.7 中仍然有效。

Answer 4

鍵是否已在輸入列表中排序？ 如果是這種情況，您有一個功能性解決方案：

import itertools

lst = [(1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'C')]
dct = dict((key, tuple(v for (k, v) in pairs)) 
           for (key, pairs) in itertools.groupby(lst, lambda pair: pair[0]))
print dct
# {1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

Answer 5

我創建了一個值列表，如下所示：

performance_data = driver.execute_script('return window.performance.getEntries()')  

然后我不得不將數據（名稱和持續時間）存儲在具有多個值的字典中：

dictionary = {}
    for performance_data in range(3):
        driver.get(self.base_url)
        performance_data = driver.execute_script('return window.performance.getEntries()')
        for result in performance_data:
            key=result['name']
            val=result['duration']
            dictionary.setdefault(key, []).append(val)
        print(dictionary)

Answer 6

我的數據在 Pandas.DataFrame 中

myDict = dict()

for idin set(data['id'].values):
    temp = data[data['id'] == id]
    myDict[id] = temp['IP_addr'].to_list()
    
myDict

給了我一個鍵、ID、映射到 >= 1 IP_addr的字典。 第一個 IP_addr 是有保證的。 即使temp['IP_addr'].to_list() == []我的代碼也應該工作

{'fooboo_NaN': ['1.1.1.1', '8.8.8.8']}