如何在Python有序字典上使用map/reduce

我有一个嵌套的python字典，如下所示：

my_dictionary = {"Ab" : {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'},
"Ac" : {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'},
"Ad": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'},
"Ae": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}}

from collections import OrderedDict
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dictionary.iteritems(), key=lambda x: x[1]['name']))
print sorted_dict

reduce(lambda x,y: x['boolean'] or y['boolean']

我从上面的字典创建了一个有序字典，如下所示：

my_dictionary = {"Ab" : {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'},
"Ac" : {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'},
"Ad": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'},
"Ae": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}}

from collections import OrderedDict
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dictionary.iteritems(), key=lambda x: x[1]['name']))
print sorted_dict

reduce(lambda x,y: x['boolean'] or y['boolean']

这使得：

OrderedDict([("Ab", {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'}),
("Ac", {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'}),
("Ad", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}),
("Ae", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'})])

我需要在有序字典中添加一个新列（“结果”）。创建新列的逻辑如下所示：

收集所有具有相同“名称”的行：此处为“usa”和“UK”。然后应用基于“boolean”列的reduce方法。函数应该是二进制的“或”（| |）

我试着这样应用reduce：

my_dictionary = {"Ab" : {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'},
"Ac" : {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'},
"Ad": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'},
"Ae": {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}}

from collections import OrderedDict
sorted_dict = OrderedDict(sorted(my_dictionary.iteritems(), key=lambda x: x[1]['name']))
print sorted_dict

reduce(lambda x,y: x['boolean'] or y['boolean']

但在选择所有具有相同“名称”的行时陷入了困境

因此，最终的有序字典如下所示：

OrderedDict([("Ab", {'name': 'usa', 'boolean': 'YES', 'result': 'YES'}),
("Ac", {'name': 'usa', 'boolean': 'NO', 'result': 'YES'}),
("Ad", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO', 'result': 'NO'}),
("Ae", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO', 'result': 'NO'})])

---

让我帮你一点忙：

你介绍的有序词典在这里并不重要。你可以省略它，当你完成你的逻辑时再引入它

在第一个开始时，我会将

“Yes”

转换为

True

，

“No”

转换为

False

。让生活变得简单，而不是复杂

您可以不使用

lambda

和

reduce

。Python与

any

语句一起具有列表理解功能

any

将布尔

或

运算符应用于布尔值列表

---

让我帮你一点忙：

你介绍的有序词典在这里并不重要。你可以省略它，当你完成你的逻辑时再引入它

在第一个开始时，我会将

“Yes”

转换为

True

，

“No”

转换为

False

。让生活变得简单，而不是复杂

您可以不使用

lambda

和

reduce

。Python与

any

语句一起具有列表理解功能

any

将布尔

或

运算符应用于布尔值列表

---

我不确定我是否做得很好。但我希望这就是你想要的

from functools import reduce
from itertools import groupby


def reduceByKey(func, iterable): 
    return map(              
      lambda l: (l[0], reduce(func, map(lambda p: p[1], l[1]))),
      groupby(sorted(iterable, key=lambda p: p[0]), lambda p: p[0])
    )

reduceByKey(
  # Are you sure you want to do ("YES" or "NO") not (True or False) ?
  lambda x, y: x or y
  map(lambda d: yourDict[d]["name"], yourDict[d]["boolean"], yourDict)
)

---

你的字典

这是你的原始字典

我不确定我是否弄好了。但我希望这就是你想要的

from functools import reduce
from itertools import groupby


def reduceByKey(func, iterable): 
    return map(              
      lambda l: (l[0], reduce(func, map(lambda p: p[1], l[1]))),
      groupby(sorted(iterable, key=lambda p: p[0]), lambda p: p[0])
    )

reduceByKey(
  # Are you sure you want to do ("YES" or "NO") not (True or False) ?
  lambda x, y: x or y
  map(lambda d: yourDict[d]["name"], yourDict[d]["boolean"], yourDict)
)

---

yourDict

这是您的原始词典

这里有一个方法似乎可以处理您提供的数据，但我不确定这与reduce有什么关系

from collections import OrderedDict, defaultdict

d = OrderedDict([("Ab", {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'}),
                 ("Ac", {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'}),
                 ("Ad", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}),
                 ("Ae", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'})])


def add_result(d, ikey='name', check='boolean', tt='YES', ff='NO'):
    # hold results per ikey
    ikey_results = defaultdict(lambda: ff)
    # first pass to get results
    for v in d.values():
        if v[check] == tt:
            ikey_results[v[ikey]] = tt
    # second pass to embedd results
    for v in d.values():
        v['result'] = ikey_results[v[ikey]]
    return d

print add_result(d)

屈服

OrderedDict([('Ab', {'boolean': 'YES', 'name': 'usa', 'result': 'YES'}),
             ('Ac', {'boolean': 'NO', 'name': 'usa', 'result': 'YES'}), 
             ('Ad', {'boolean': 'NO', 'name': 'UK', 'result': 'NO'}), 
             ('Ae', {'boolean': 'NO', 'name': 'UK', 'result': 'NO'})])

---

这里有一种方法似乎适用于您提供的数据，但我不确定这与reduce有何关系

from collections import OrderedDict, defaultdict

d = OrderedDict([("Ab", {'name': 'usa', 'boolean': 'YES'}),
                 ("Ac", {'name': 'usa', 'boolean': 'NO'}),
                 ("Ad", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'}),
                 ("Ae", {'name': 'UK', 'boolean': 'NO'})])


def add_result(d, ikey='name', check='boolean', tt='YES', ff='NO'):
    # hold results per ikey
    ikey_results = defaultdict(lambda: ff)
    # first pass to get results
    for v in d.values():
        if v[check] == tt:
            ikey_results[v[ikey]] = tt
    # second pass to embedd results
    for v in d.values():
        v['result'] = ikey_results[v[ikey]]
    return d

print add_result(d)

屈服

OrderedDict([('Ab', {'boolean': 'YES', 'name': 'usa', 'result': 'YES'}),
             ('Ac', {'boolean': 'NO', 'name': 'usa', 'result': 'YES'}), 
             ('Ad', {'boolean': 'NO', 'name': 'UK', 'result': 'NO'}), 
             ('Ae', {'boolean': 'NO', 'name': 'UK', 'result': 'NO'})])

这个

不需要订购字典

这个

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不需要订购字典

使用熊猫包中的数据帧怎么样？@Elmex80s：我也在考虑这个问题。但是，它可以集成到纯python代码库中吗。我只在笔记本电脑上使用过熊猫，而不是在一个成熟的项目中。不要使用

sorted

作为变量名，它隐藏了内置的

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方法，可能会给您带来问题。@InbarRose:谢谢。编辑now@Elmex80s：“是的”。现在编辑：-）请您将问题向上投票以获得更多可见性：-）使用熊猫包中的数据帧怎么样？@Elmex80s:我也在考虑这个问题。但是，它可以集成到纯python代码库中吗。我只在笔记本电脑上使用过熊猫，而不是在一个成熟的项目中。不要使用

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