是否有一种内置/快速的方法来使用字典的键列表来获得对应项的列表?
例如,我有:
>>> mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> mykeys = ['three', 'one']
我如何使用mykeys在字典中作为列表获得相应的值?
>>> mydict.WHAT_GOES_HERE(mykeys)
[3, 1]
是否有一种内置/快速的方法来使用字典的键列表来获得对应项的列表?
例如,我有:
>>> mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> mykeys = ['three', 'one']
我如何使用mykeys在字典中作为列表获得相应的值?
>>> mydict.WHAT_GOES_HERE(mykeys)
[3, 1]
当前回答
new_dict = {x: v for x, v in mydict.items() if x in mykeys}
其他回答
列表理解似乎是一个很好的方法:
>>> [mydict[x] for x in mykeys]
[3, 1]
试试这个:
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one'] # if there are many keys, use a set
[mydict[k] for k in mykeys]
=> [3, 1]
除了list-comp,还有其他几种方法:
如果key未找到,则生成列表并抛出异常:__getitem__ mykey) 如果没有找到键,则使用None构建列表:得到,mykey)
或者,使用operator。Itemgetter可以返回一个元组:
from operator import itemgetter
myvalues = itemgetter(*mykeys)(mydict)
# use `list(...)` if list is required
注意:在Python3中,map返回一个迭代器而不是一个列表。使用list(map(…))作为列表。
reduce(lambda x,y: mydict.get(y) and x.append(mydict[y]) or x, mykeys,[])
以防字典里没有钥匙。
Pandas非常优雅地做到了这一点,尽管ofc列表理解在技术上总是更加python化。我现在没有时间放一个速度比较(我稍后会回来放):
import pandas as pd
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one']
temp_df = pd.DataFrame().append(mydict)
# You can export DataFrames to a number of formats, using a list here.
temp_df[mykeys].values[0]
# Returns: array([ 3., 1.])
# If you want a dict then use this instead:
# temp_df[mykeys].to_dict(orient='records')[0]
# Returns: {'one': 1.0, 'three': 3.0}