基于键值的词典python筛选器列表

我有一个字典列表，每个字典都有一个键（比方说）“type”，它的值可以是

“type1”

，

“type2”

，等等。我的目标是将这些字典过滤到一个相同字典的列表中，但只能是某个“type”的字典。我想我只是在努力理解

list/dictionary

因此，示例列表如下所示：

exampleSet = [{'type':'type1'},{'type':'type2'},{'type':'type2'}, {'type':'type3'}]

我有一个关键值列表。比如说：

keyValList = ['type2','type3']

其中，预期的结果列表如下所示：

expectedResult = [{'type':'type2'},{'type':'type2'},{'type':'type3'}]

---

我知道我可以用一组for循环来实现这一点。我知道必须有一个更简单的方法。我发现这个问题有很多不同的风格，但没有一个真正符合要求并回答了这个问题。我会试着给出答案。。。但他们没有那么令人印象深刻。也许最好是让它开放。如蒙协助，将不胜感激

您可以尝试列表补偿

>>> exampleSet = [{'type':'type1'},{'type':'type2'},{'type':'type2'}, {'type':'type3'}]
>>> keyValList = ['type2','type3']
>>> expectedResult = [d for d in exampleSet if d['type'] in keyValList]
>>> expectedResult
[{'type': 'type2'}, {'type': 'type2'}, {'type': 'type3'}]

另一种方法是使用

---

使用

filter

，或者如果

exampleSet

中的词典数量太多，请使用

itertools

模块的

ifilter

。它将返回一个迭代器，而不是立即用整个列表填充系统内存：

from itertools import ifilter
for elem in ifilter(lambda x: x['type'] in keyValList, exampleSet):
    print elem

---

在Pandas中，这种类型的过滤非常容易，特别是在很多情况下，字典列表作为Pandas数据帧开始时工作得更好

import pandas as pd

exampleSet = [{'type':'type1'}, {'type':'type2'}, {'type':'type2'}, {'type':'type3'}]
keyValList = ['type2', 'type3']

df = pd.DataFrame(my_list)
df[df['type'].isin(keyValList)]

结果：

    type
1   type2
2   type2
3   type3

并按照OP的要求以字典形式将其恢复：

expectedResult = df[df['type'].isin(keyValList)].to_dict('records')
# the result will be [{'type': 'type2'}, {'type': 'type2'}, {'type': 'type3'}]

---

注意：对于Python3，内置的filter（）函数返回一个迭代器；itertools.ifilter已被删除。哪一个最快？@DarkSkull我不确定，因为我还没有测试过它。请随意测试，并将答案与您的发现一起发布。：）如果

键不同怎么办？不仅仅是单一的
类型
？
expectedResult = df[df['type'].isin(keyValList)].to_dict('records')
# the result will be [{'type': 'type2'}, {'type': 'type2'}, {'type': 'type3'}]