Як ви створюєте вкладений dict у Python?


149

У мене є два файли CSV: "Дані" та "Картографування":

  • Файл 'Mapping' має 4 колонки: Device_Name, GDN, Device_Type, і Device_OS. Усі чотири стовпці заповнені.
  • Файл "Дані" містить ці самі стовпці, Device_Nameстовпці яких заповнені, а інші три стовпці порожні.
  • Я хочу , щоб мій код Python , щоб відкрити обидва файли і для кожного Device_Nameв файлі даних, карта його GDN, Device_Typeі Device_OSзначення з файлу зіставлення.

Я знаю, як використовувати dict, коли присутні лише 2 стовпчики (1 потрібен для картографування), але я не знаю, як це досягти, коли потрібно скласти 3 стовпчики.

Далі йде код, за допомогою якого я намагався здійснити картування Device_Type:

x = dict([])
with open("Pricing Mapping_2013-04-22.csv", "rb") as in_file1:
    file_map = csv.reader(in_file1, delimiter=',')
    for row in file_map:
       typemap = [row[0],row[2]]
       x.append(typemap)

with open("Pricing_Updated_Cleaned.csv", "rb") as in_file2, open("Data Scraper_GDN.csv", "wb") as out_file:
    writer = csv.writer(out_file, delimiter=',')
    for row in csv.reader(in_file2, delimiter=','):
         try:
              row[27] = x[row[11]]
         except KeyError:
              row[27] = ""
         writer.writerow(row)

Це повертається Attribute Error.

Після деяких досліджень я думаю, що мені потрібно створити вкладений малюнок, але я не маю уявлення, як це зробити.


Device_Nameстовпчик - це ключ в обох файлах, за допомогою цього ключа я хочу зіставити значення Device_OS, GDN та Device_Type з файлу відображення у файл даних.
отам

Ви хочете вміти робити щось на кшталт row[27] = x[row[11]]["Device_OS"]?
Janne Karila


Для цього не обов’язково вкладений дікт. Ви можете використовувати панди, read_csv, робити Device_Nameіндекс, тоді ви можете безпосередньо joinдві рамки даних на їх індекс Device_Name.
smci

Відповіді:


307

Вкладений дікт - це словник всередині словника. Дуже проста річ.

>>> d = {}
>>> d['dict1'] = {}
>>> d['dict1']['innerkey'] = 'value'
>>> d
{'dict1': {'innerkey': 'value'}}

Ви також можете використовувати a defaultdictз collectionsпакету для полегшення створення вкладених словників.

>>> import collections
>>> d = collections.defaultdict(dict)
>>> d['dict1']['innerkey'] = 'value'
>>> d  # currently a defaultdict type
defaultdict(<type 'dict'>, {'dict1': {'innerkey': 'value'}})
>>> dict(d)  # but is exactly like a normal dictionary.
{'dict1': {'innerkey': 'value'}}

Ви можете заповнити все, що завгодно.

Я б рекомендував у вашому коді що - то на кшталт такого:

d = {}  # can use defaultdict(dict) instead

for row in file_map:
    # derive row key from something 
    # when using defaultdict, we can skip the next step creating a dictionary on row_key
    d[row_key] = {} 
    for idx, col in enumerate(row):
        d[row_key][idx] = col

Відповідно до вашого коментаря :

може бути вище коду, це заплутує питання. Моя проблема в двох словах: у мене є 2 файли a.csv b.csv, a.csv має 4 стовпці ijkl, b.csv також має ці стовпці. i є свого роду ключовими стовпцями для цих csvs '. Стовпець jkl порожній у a.csv, але заповнений у b.csv. Я хочу відобразити значення стовпців jk l, використовуючи 'i` як стовпець ключа від b.csv до файлу a.csv

Моя пропозиція була б що - то на кшталт цього (без використання defaultdict):

a_file = "path/to/a.csv"
b_file = "path/to/b.csv"

# read from file a.csv
with open(a_file) as f:
    # skip headers
    f.next()
    # get first colum as keys
    keys = (line.split(',')[0] for line in f) 

# create empty dictionary:
d = {}

# read from file b.csv
with open(b_file) as f:
    # gather headers except first key header
    headers = f.next().split(',')[1:]
    # iterate lines
    for line in f:
        # gather the colums
        cols = line.strip().split(',')
        # check to make sure this key should be mapped.
        if cols[0] not in keys:
            continue
        # add key to dict
        d[cols[0]] = dict(
            # inner keys are the header names, values are columns
            (headers[idx], v) for idx, v in enumerate(cols[1:]))

Зауважте, що для розбору файлів CSV існує модуль csv .


може бути вище коду, це заплутує питання. Моя проблема в двох словах: у мене 2 файли a.csv b.csv, a.csv4 колонки i j k l, b.csvтакож є ці стовпці. iє свого роду ключовими стовпцями для цих csvs '. j k lстовпчик порожній, a.csvале заповнений у b.csv. Я хочу відобразити значення j k lстовпців, використовуючи 'i` як стовпець ключа від b.csv до файлу a.csv.
отам

64

ОНОВЛЕННЯ : Для довільної довжини вкладеного словника перейдіть до цієї відповіді .

Використовуйте функцію засудження за замовчуванням із колекцій.

Висока продуктивність: "if key not in dict" дуже дорога, коли набір даних великий.

Низьке обслуговування: зробить код більш читабельним і його можна легко розширити.

from collections import defaultdict

target_dict = defaultdict(dict)
target_dict[key1][key2] = val

3
from collections import defaultdict target_dict = defaultdict(dict) target_dict['1']['2']дає меніtarget_dict['1']['2'] KeyError: '2'
хакі

1
ви повинні призначити значення, перш ніж його отримати.
червень

24

Для довільних рівнів вкладеності:

In [2]: def nested_dict():
   ...:     return collections.defaultdict(nested_dict)
   ...:

In [3]: a = nested_dict()

In [4]: a
Out[4]: defaultdict(<function __main__.nested_dict>, {})

In [5]: a['a']['b']['c'] = 1

In [6]: a
Out[6]:
defaultdict(<function __main__.nested_dict>,
            {'a': defaultdict(<function __main__.nested_dict>,
                         {'b': defaultdict(<function __main__.nested_dict>,
                                      {'c': 1})})})

2
Що вищезазначена відповідь робить з дворядковою функцією, ви також можете зробити з однолінійною лямбда, як у цій відповіді .
Acumenus

3

Важливо пам’ятати при використанні за замовчуванням і подібних вкладених модулів диктантів, таких як nested_dictпошук неіснуючого ключа може ненавмисно створити новий запис ключа в дикті і спричинити сильний хаос.

Ось приклад Python3 з nested_dictмодулем:

import nested_dict as nd
nest = nd.nested_dict()
nest['outer1']['inner1'] = 'v11'
nest['outer1']['inner2'] = 'v12'
print('original nested dict: \n', nest)
try:
    nest['outer1']['wrong_key1']
except KeyError as e:
    print('exception missing key', e)
print('nested dict after lookup with missing key.  no exception raised:\n', nest)

# Instead, convert back to normal dict...
nest_d = nest.to_dict(nest)
try:
    print('converted to normal dict. Trying to lookup Wrong_key2')
    nest_d['outer1']['wrong_key2']
except KeyError as e:
    print('exception missing key', e)
else:
    print(' no exception raised:\n')

# ...or use dict.keys to check if key in nested dict
print('checking with dict.keys')
print(list(nest['outer1'].keys()))
if 'wrong_key3' in list(nest.keys()):

    print('found wrong_key3')
else:
    print(' did not find wrong_key3')

Вихід:

original nested dict:   {"outer1": {"inner2": "v12", "inner1": "v11"}}

nested dict after lookup with missing key.  no exception raised:  
{"outer1": {"wrong_key1": {}, "inner2": "v12", "inner1": "v11"}} 

converted to normal dict. 
Trying to lookup Wrong_key2 

exception missing key 'wrong_key2' 

checking with dict.keys 

['wrong_key1', 'inner2', 'inner1']  
did not find wrong_key3
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.