Python 在字典中对相似值进行分组

我是编程新手，如果有人能在Python/Pandas中提供以下帮助，我将不胜感激。 我有一本字典，上面有一个值列表。我希望能够将具有相似值的键组合在一起。我在这里看到过类似的问题，但在这个例子中，我想忽略值的顺序，例如：

classmates={'jack':['20','male','soccer'],'brian':['26','male','tennis'],'charles':['male','soccer','20'],'zulu':['19','basketball','male']}

杰克和查尔斯的价值观相同，但顺序不同。我想要一个无论顺序如何都能给出值的输出。在这种情况下，输出将作为

['20','male','soccer']: jack, charles
['26','male','tennis']: brian
['19','basketball','male']: zulu

---

您可以使用以下代码按所需方式反转字典：

classmates={'jack':['20','male','soccer'],'brian':['26','male','tennis'],'charles':['male','soccer','20'],'zulu':['19','basketball','male']}

out_dict = {}
for key, value in classmates.items():
    current_list = out_dict.get(tuple(sorted(value)), [])
    current_list.append(key)
    out_dict[tuple(sorted(value))] = current_list

print(out_dict)

这张照片

{('20', 'male', 'soccer'): ['charles', 'jack'], ('26', 'male', 'tennis'): ['brian'], ('19', 'basketball', 'male'): ['zulu']}

---

您可以使用以下代码按所需方式反转字典：

classmates={'jack':['20','male','soccer'],'brian':['26','male','tennis'],'charles':['male','soccer','20'],'zulu':['19','basketball','male']}

out_dict = {}
for key, value in classmates.items():
    current_list = out_dict.get(tuple(sorted(value)), [])
    current_list.append(key)
    out_dict[tuple(sorted(value))] = current_list

print(out_dict)

这张照片

{('20', 'male', 'soccer'): ['charles', 'jack'], ('26', 'male', 'tennis'): ['brian'], ('19', 'basketball', 'male'): ['zulu']}

---

使用

frozensets

，

apply

，

groupby

+

agg

：

s = pd.DataFrame(classmates).T.apply(frozenset, 1)

s2 = pd.Series(s.index.values, index=s)\
          .groupby(level=0).agg(lambda x: list(x))

s2
(soccer, 20, male)        [charles, jack]
(26, male, tennis)                [brian]
(basketball, male, 19)             [zulu]
dtype: object

---

使用

frozensets

，

apply

，

groupby

+

agg

：

s = pd.DataFrame(classmates).T.apply(frozenset, 1)

s2 = pd.Series(s.index.values, index=s)\
          .groupby(level=0).agg(lambda x: list(x))

s2
(soccer, 20, male)        [charles, jack]
(26, male, tennis)                [brian]
(basketball, male, 19)             [zulu]
dtype: object

从集合导入defaultdict
ans=defaultdict（列表）
同学={'jack'：['20'，'Mean'，'soccer']，
“布莱恩”：[“26”，“男性”，“网球”]，
“查尔斯”：[男性”，“足球”，“20']，
祖鲁语：['19'，'basketball'，'male']
}
对于同学中的k，v.items（）：
排序的\元组=元组（排序的（v））
ans[sorted_tuple].append（k）
#答案是：你想要的口述
#defaultdict（，{（'20'，'mal'，'soccer'）：['jack'，'charles'，]，
#（'26'、'male'、'tennis'）：['brian']，（'19'、'basketball'、'male'）：['zulu']}）
对于ans.items（）中的k，v：
打印（k，，：，v）
#输出：
#（‘20’、‘男性’、‘足球’）：[‘杰克’、‘查尔斯’]
#（‘26’、‘男性’、‘网球’）：[‘布莱恩’]
#（'19'，'basketball'，'male'）：['zulu']

从集合导入defaultdict
ans=defaultdict（列表）
同学={'jack'：['20'，'Mean'，'soccer']，
“布莱恩”：[“26”，“男性”，“网球”]，
“查尔斯”：[男性”，“足球”，“20']，
祖鲁语：['19'，'basketball'，'male']
}
对于同学中的k，v.items（）：
排序的\元组=元组（排序的（v））
ans[sorted_tuple].append（k）
#答案是：你想要的口述
#defaultdict（，{（'20'，'mal'，'soccer'）：['jack'，'charles'，]，
#（'26'、'male'、'tennis'）：['brian']，（'19'、'basketball'、'male'）：['zulu']}）
对于ans.items（）中的k，v：
打印（k，，：，v）
#输出：
#（‘20’、‘男性’、‘足球’）：[‘杰克’、‘查尔斯’]
#（‘26’、‘男性’、‘网球’）：[‘布莱恩’]
#（'19'，'basketball'，'male'）：['zulu']

首先，将词典转换为数据帧

df= pd.DataFrame.from_dict(classmates,orient='index')

然后按年龄按升序排序

df=df.sort_values(by=0,ascending=True)

---

这里0是默认的列名。您可以重命名此列名。

首先，将词典转换为数据帧

df= pd.DataFrame.from_dict(classmates,orient='index')

然后按年龄按升序排序

df=df.sort_values(by=0,ascending=True)

---

这里0是默认的列名。您可以重命名此列名。

您可以在一行中完成此操作：

print({tuple(sorted(v)) : [k for k,vv in a.items() if sorted(vv) == sorted(v)] for v in a.values()})

或

以下是详细的解决方案：

dict_1 = {'jack': ['20', 'male', 'soccer'], 'brian': ['26', 'male', 'tennis'], 'charles': ['male', 'soccer', '20'],
     'zulu': ['19', 'basketball', 'male']}

sorted_dict = {}
for key,value in dict_1.items():
    sorted_1 = sorted(value)
    sorted_dict[key] = sorted_1

tracking_of_duplicate = []
final_dict = {}
for key1,value1 in sorted_dict.items():
    if value1 not in tracking_of_duplicate:
        tracking_of_duplicate.append(value1)
        final_dict[tuple(value1)] = [key1]

    else:

        final_dict[tuple(value1)].append(key1)

print(final_dict)

---

您可以在一行中完成此操作：

print({tuple(sorted(v)) : [k for k,vv in a.items() if sorted(vv) == sorted(v)] for v in a.values()})

或

以下是详细的解决方案：

dict_1 = {'jack': ['20', 'male', 'soccer'], 'brian': ['26', 'male', 'tennis'], 'charles': ['male', 'soccer', '20'],
     'zulu': ['19', 'basketball', 'male']}

sorted_dict = {}
for key,value in dict_1.items():
    sorted_1 = sorted(value)
    sorted_dict[key] = sorted_1

tracking_of_duplicate = []
final_dict = {}
for key1,value1 in sorted_dict.items():
    if value1 not in tracking_of_duplicate:
        tracking_of_duplicate.append(value1)
        final_dict[tuple(value1)] = [key1]

    else:

        final_dict[tuple(value1)].append(key1)

print(final_dict)

---

agg

是否需要

lambda x:list（x）

？这不就是

agg（list）

？@AdamSmith是的，否则你会得到

TypeError:“type”对象不合适

谢谢——我的熊猫福充其量也很弱！

agg

是否需要

lambda x:list（x）

？这不就是

agg（list）

？@AdamSmith是的，否则你会得到

TypeError:“type”对象不合适

谢谢——我的熊猫福充其量也很弱！