Python 基于键的值筛选字典列表

如果字典列表中的两个值相同，我希望只使用其中一个字典对列表进行筛选。我不在乎匹配的第二本（或第三本）词典

crcs=[
{'compress_name'：'file1.bin'，'crc'：'55A0669C'，'name'：'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'}，
{'compress_name'：'file3.bin'，'crc'：'55A0669C'，'name'：'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}，
{'compress_name'：'file2.bin'，'crc'：'66B07710'，'name'：'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}，
{'compress_name'：'file5.bin'，'crc'：'66B07710'，'name'：'R:\\filepath\\system\\compress3.zip'}
]

预期结果是两个具有不同“crc”值的词典的列表

[
{'compress_name'：'file1.bin'，'crc'：'55A0669C'，'name'：'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'}，
{'compress_name'：'file2.bin'，'crc'：'66B07710'，'name'：'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}，
]

或匹配55A0669C和66B07710的CRC值的任何其他组合。字典列表的长度可以是400项或更多项

我正在使用python 3.7解决方案 您可以使用caste将字典列表放入数据帧中，然后选择唯一的

crc

值。最后，您可以使用

list.index（crc）

获得重复

crc

值的第一次出现，并将其存储在列表

unique\u idx

中。我们使用这个

unique\u idx

从数据帧

df

中过滤出相关行，然后将该数据提取为

dict

短解

将熊猫作为pd导入
df=pd.数据帧（crcs）
unique_crcs=df.crc.unique（）.tolist（）
唯一的_idx=[]
对于唯一的crc中的crc：
唯一的\u idx.append（所有\u crcs.index（crc））
dfu=df.iloc[unique_idx]
dfu.T.to_dict（）

输出：

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

  compress_name       crc                              name
0     file1.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress1.zip
1     file3.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress2.zip
2     file2.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress2.zip
3     file5.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress3.zip

{'55A0669C': 0, '66B07710': 2}
['55A0669C', '55A0669C', '66B07710', '66B07710']

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

详细解决方案 1.制作数据

将熊猫作为pd导入
crcs=[{'compress_name'：'file1.bin'，'crc'：'55A0669C'，'name'：r'r:\filepath\system\compress1.zip'}，
{'compress_name'：'file3.bin'，'crc'：'55A0669C'，'name'：r'r:\filepath\system\compress2.zip'}，
{'compress_name'：'file2.bin'，'crc'：'66B07710'，'name'：r'r:\filepath\system\compress2.zip'}，
{'compress_name'：'file5.bin'，'crc'：'66B07710'，'name'：r'r:\filepath\system\compress3.zip'}]
df=pd.数据帧（crcs）
打印（df）

输出：

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

  compress_name       crc                              name
0     file1.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress1.zip
1     file3.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress2.zip
2     file2.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress2.zip
3     file5.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress3.zip

{'55A0669C': 0, '66B07710': 2}
['55A0669C', '55A0669C', '66B07710', '66B07710']

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

选择唯一的CRC行

unique\u crcs=df.crc.unique（）.tolist（）
all_crcs=df.crc.to_list（）
唯一的_idx=[]
uniques=dict（）
对于唯一的crc中的crc：
idx=所有crc索引（crc）
更新（{crc:idx}）
唯一的\u idx.append（idx）
打印（uniques）
打印（所有CRC）

输出：

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

  compress_name       crc                              name
0     file1.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress1.zip
1     file3.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress2.zip
2     file2.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress2.zip
3     file5.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress3.zip

{'55A0669C': 0, '66B07710': 2}
['55A0669C', '55A0669C', '66B07710', '66B07710']

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

仅使用唯一的CRC重读进行Dict

dfu=df.iloc[unique_idx]
dfu.T.to_dict（）

输出：

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

  compress_name       crc                              name
0     file1.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress1.zip
1     file3.bin  55A0669C  R:\filepath\system\compress2.zip
2     file2.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress2.zip
3     file5.bin  66B07710  R:\filepath\system\compress3.zip

{'55A0669C': 0, '66B07710': 2}
['55A0669C', '55A0669C', '66B07710', '66B07710']

{0: {'compress_name': 'file1.bin',
  'crc': '55A0669C',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress1.zip'},
 2: {'compress_name': 'file2.bin',
  'crc': '66B07710',
  'name': 'R:\\filepath\\system\\compress2.zip'}}

---

如果只有crc需要唯一，那么您可以使用

crcs = [ {'compress_name': 'file1.bin', 'crc': '55A0669C', 'name': 'R:\filepath\system\compress1.zip'}, {'compress_name': 'file3.bin', 'crc': '55A0669C', 'name': 'R:\filepath\system\compress2.zip'}, {'compress_name': 'file2.bin', 'crc': '66B07710', 'name': 'R:\filepath\system\compress2.zip'}, {'compress_name': 'file5.bin', 'crc': '66B07710', 'name': 'R:\filepath\system\compress3.zip'} ]

crcs_all = []
crcs_uniq = []

for i in range(len(crcs)):
    crc = crcs[i]['crc']
    if crc not in crcs_all:
        crcs_all.append(crc)
        crcs_uniq.append(crcs[i])

print(crcs_uniq)

那会给你

    [ {'compress_name': 'file1.bin', 'crc': '55A0669C', 'name': 'R:\x0cilepath\\system\\compress1.zip'}, 
      {'compress_name': 'file2.bin', 'crc': '66B07710', 'name': 'R:\x0cilepath\\system\\compress2.zip'}]

---

你试过什么？请自己尝试解决这个问题。