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
def flatten_nested_dict(_dict, _str=''):
'''
recursive function to flatten a nested dictionary json
'''
ret_dict = {}
for k, v in _dict.items():
if isinstance(v, dict):
ret_dict.update(flatten_nested_dict(v, _str = '_'.join([_str, k]).strip('_')))
elif isinstance(v, list):
for index, item in enumerate(v):
if isinstance(item, dict):
ret_dict.update(flatten_nested_dict(item, _str= '_'.join([_str, k, str(index)]).strip('_')))
else:
ret_dict['_'.join([_str, k, str(index)]).strip('_')] = item
else:
ret_dict['_'.join([_str, k]).strip('_')] = v
return ret_dict
如果你不介意递归函数,这里有一个解决方案。我还冒昧地包含了一个排除参数,以防您希望维护一个或多个值。
代码:
def flatten_dict(dictionary, exclude = [], delimiter ='_'):
flat_dict = dict()
for key, value in dictionary.items():
if isinstance(value, dict) and key not in exclude:
flatten_value_dict = flatten_dict(value, exclude, delimiter)
for k, v in flatten_value_dict.items():
flat_dict[f"{key}{delimiter}{k}"] = v
else:
flat_dict[key] = value
return flat_dict
用法:
d = {'a':1, 'b':[1, 2], 'c':3, 'd':{'a':4, 'b':{'a':7, 'b':8}, 'c':6}, 'e':{'a':1,'b':2}}
flat_d = flatten_dict(dictionary=d, exclude=['e'], delimiter='.')
print(flat_d)
输出:
{'a': 1, 'b': [1, 2], 'c': 3, 'd.a': 4, 'd.b.a': 7, 'd.b.b': 8, 'd.c': 6, 'e': {'a': 1, 'b': 2}}
或者如果你已经在使用pandas,你可以像这样使用json_normalize():
import pandas as pd
d = {'a': 1,
'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}},
'd': [1, 2, 3]}
df = pd.json_normalize(d, sep='_')
print(df.to_dict(orient='records')[0])
输出:
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'c_b_y': 10, 'd': [1, 2, 3]}
上面的答案真的很管用。我只是想加上我写的unflatten函数:
def unflatten(d):
ud = {}
for k, v in d.items():
context = ud
for sub_key in k.split('_')[:-1]:
if sub_key not in context:
context[sub_key] = {}
context = context[sub_key]
context[k.split('_')[-1]] = v
return ud
注意:这并没有解释键中已经存在的'_',就像扁平化的对应物一样。
实际上,我最近写了一个名为cherrypicker的包来处理这种确切的事情,因为我必须经常这样做!
我认为下面的代码会给你你想要的东西:
from cherrypicker import CherryPicker
dct = {
'a': 1,
'c': {
'a': 2,
'b': {
'x': 5,
'y' : 10
}
},
'd': [1, 2, 3]
}
picker = CherryPicker(dct)
picker.flatten().get()
您可以使用以下方法安装软件包:
pip install cherrypicker
...在https://cherrypicker.readthedocs.io上有更多的文档和指导。
其他方法可能更快,但这个包的优先级是使这些任务变得容易。如果你确实有一个很大的对象列表要扁平化,你也可以告诉CherryPicker使用并行处理来加快速度。