假设你有一本这样的字典:
{'a': 1,
'c': {'a': 2,
'b': {'x': 5,
'y' : 10}},
'd': [1, 2, 3]}
你会如何把它平摊成这样:
{'a': 1,
'c_a': 2,
'c_b_x': 5,
'c_b_y': 10,
'd': [1, 2, 3]}
假设你有一本这样的字典:
{'a': 1,
'c': {'a': 2,
'b': {'x': 5,
'y' : 10}},
'd': [1, 2, 3]}
你会如何把它平摊成这样:
{'a': 1,
'c_a': 2,
'c_b_x': 5,
'c_b_y': 10,
'd': [1, 2, 3]}
当前回答
我正在考虑UserDict的一个子类来自动神奇地平键。
class FlatDict(UserDict):
def __init__(self, *args, separator='.', **kwargs):
self.separator = separator
super().__init__(*args, **kwargs)
def __setitem__(self, key, value):
if isinstance(value, dict):
for k1, v1 in FlatDict(value, separator=self.separator).items():
super().__setitem__(f"{key}{self.separator}{k1}", v1)
else:
super().__setitem__(key, value)
优点是键可以动态添加,或者使用标准字典实例化,毫无疑问:
>>> fd = FlatDict(
... {
... 'person': {
... 'sexe': 'male',
... 'name': {
... 'first': 'jacques',
... 'last': 'dupond'
... }
... }
... }
... )
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond'}
>>> fd['person'] = {'name': {'nickname': 'Bob'}}
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond', 'person.name.nickname': 'Bob'}
>>> fd['person.name'] = {'civility': 'Dr'}
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond', 'person.name.nickname': 'Bob', 'person.name.civility': 'Dr'}
其他回答
代码:
test = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
def parse_dict(init, lkey=''):
ret = {}
for rkey,val in init.items():
key = lkey+rkey
if isinstance(val, dict):
ret.update(parse_dict(val, key+'_'))
else:
ret[key] = val
return ret
print(parse_dict(test,''))
结果:
$ python test.py
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}
我使用python3.2,更新为您的python版本。
def flatten(dictionary, prefix = '', separator = '_'):
out_dict = {}
if type(dictionary) != dict:
out_dict[prefix] = dictionary
return out_dict
elif dictionary is None:
return None
for k in dictionary.keys():
if prefix:
prefix_n = prefix + f'{separator}{k}'
else:
prefix_n = k
out_dict.update(flatten_new(dictionary[k], prefix_n))
return out_dict
输出:
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'c_b_y': 10, 'd': [1, 2, 3]}
这里有一个使用堆栈的解决方案。没有递归。
def flatten_nested_dict(nested):
stack = list(nested.items())
ans = {}
while stack:
key, val = stack.pop()
if isinstance(val, dict):
for sub_key, sub_val in val.items():
stack.append((f"{key}_{sub_key}", sub_val))
else:
ans[key] = val
return ans
如果你想要平嵌套的字典,并想要所有唯一的键列表,那么这里是解决方案:
def flat_dict_return_unique_key(data, unique_keys=set()):
if isinstance(data, dict):
[unique_keys.add(i) for i in data.keys()]
for each_v in data.values():
if isinstance(each_v, dict):
flat_dict_return_unique_key(each_v, unique_keys)
return list(set(unique_keys))
利用递归,保持简单和人类可读:
def flatten_dict(dictionary, accumulator=None, parent_key=None, separator="."):
if accumulator is None:
accumulator = {}
for k, v in dictionary.items():
k = f"{parent_key}{separator}{k}" if parent_key else k
if isinstance(v, dict):
flatten_dict(dictionary=v, accumulator=accumulator, parent_key=k)
continue
accumulator[k] = v
return accumulator
调用很简单:
new_dict = flatten_dict(dictionary)
or
new_dict = flatten_dict(dictionary, separator="_")
如果我们想改变默认分隔符。
稍微分解一下:
当函数第一次被调用时,它只被调用传递我们想要扁平化的字典。这里的累加器参数支持递归,稍后我们将看到。因此,我们将accumulator实例化到一个空字典中,我们将在其中放入原始字典中的所有嵌套值。
if accumulator is None:
accumulator = {}
当我们遍历字典的值时,我们为每个值构造一个键。对于第一次调用,parent_key参数将为None,而对于每个嵌套字典,它将包含指向它的键,因此我们将该键前置。
k = f"{parent_key}{separator}{k}" if parent_key else k
如果键k指向的值v是一个字典,函数调用自身,传递嵌套的字典、累加器(通过引用传递,因此对它的所有更改都是在同一个实例上完成的)和键k,这样我们就可以构造连接键。注意continue语句。我们想要跳过if语句块之外的下一行,这样嵌套的字典就不会在键k下的累加器中结束。
if isinstance(v, dict):
flatten_dict(dict=v, accumulator=accumulator, parent_key=k)
continue
那么,如果值v不是字典,我们该怎么办呢?把它原封不动地放在累加器里。
accumulator[k] = v
一旦完成,我们只返回累加器,原始的字典参数保持不变。
NOTE
这只适用于有字符串作为键的字典。它将与实现__repr__方法的哈希对象一起工作,但将产生不想要的结果。