Python 从动态字典创建矩阵

我想创建一个矩阵

输入：

data = [
    {'a': 2, 'g': 1},
    {'p': 3, 'a': 5, 'cat': 4}
    ...
]

     a  p  cat  g
1st  2  0  0    1
2nd  5  3  4    0

输出：

data = [
    {'a': 2, 'g': 1},
    {'p': 3, 'a': 5, 'cat': 4}
    ...
]

     a  p  cat  g
1st  2  0  0    1
2nd  5  3  4    0

这是我的代码。但我认为当数据量很大时，它并不聪明，而且非常慢

有什么好方法可以做这个吗

多谢各位

data = [
    {'a': 2, 'g': 1},
    {'p': 3, 'a': 5, 'cat': 4}
]

### Get keyword map ###
key_map = set()
for row in data:
    key_map = key_map.union(set(row.keys()))

key_map = list(key_map)    # ['a', 'p', 'g', 'cat']

### Create matrix ###
result = []
for row in data:
    matrix = [0] * len(key_map)
    for k, v in row.iteritems():
        matrix[key_map.index(k)] = v
    result.append(matrix)

print result        

# [[2, 0, 0, 1], [5, 3, 4, 0]]

已编辑

第二次世界大战的建议。使用看起来不错：

from pandas import DataFrame

result = DataFrame(data, index=range(len(data)))
print result.fillna(0, downcast=int).as_matrix().tolist()
# [[2, 0, 1, 0], [5, 4, 0, 3]]

---

我是python的新手，希望能提供一些有用的建议：）

您可以将中间部分更改为此，这将节省您查找关键点地图的时间

---

在您的情况下，

union

至少会扫描每一行，以找到不同的项目。

您可以使用set comprehension生成

键映射图

key_map = list({data for row in data for data in row})

---

以下是部分答案。我无法按指定的顺序获取列-这受集合中键的排序方式限制，

key\u map

。它使用字符串格式将数据排成一行-您可以随意调整间距以适应较大或较小的数字

# ordinal from
# http://code.activestate.com/recipes/576888-format-a-number-as-an-ordinal/
from ordinal import ordinal

data = [
    {'a': 2, 'g': 1},
    {'p': 3, 'a': 5, 'cat': 4}
]

### Get keyword map ###
key_map = set()
for row in data:
    key_map = key_map.union(set(row.keys()))

key_map = list(key_map)    # ['a', 'p', 'g', 'cat']

# strings to format the output
header = '{: >10}{: >8}{: >8}{: >8}'.format(*key_map)
line_fmt = '{: <8}{: >2}{: >8}{: >8}{: >8}'
print header

def ordered_data(d, keys):
    """Returns an ordered list of dictionary values.

    returns 0 if key not in d
    d --> dict
    keys --> list of keys
    returns list
    """
    return [d.get(key, 0) for key in keys]

for i, thing in enumerate(data):
    print line_fmt.format(ordinal(i+1), *ordered_data(thing, key_map))

---

也许值得深入研究Pandas文档并查看它的功能，这可能会让生活更轻松。

我使用Pandas数据框支持这个答案。然而，我的代码应该比你的代码简单一点

In [1]: import pandas as pd

In [5]: data = [{'a': 2, 'g': 1},{'p': 3, 'a': 5, 'cat': 4}]

In [6]: df = pd.DataFrame(data)

In [7]: df
Out[7]: 
   a  cat   g   p
0  2  NaN   1 NaN
1  5    4 NaN   3

In [9]: df = df.fillna(0)

In [10]: df
Out[10]: 
   a  cat  g  p
0  2    0  1  0
1  5    4  0  3

我用iPython编写代码，我强烈推荐

要保存到csv，只需使用额外的代码行：

df.to_csv('filename.csv')

---

我对这段代码进行了测试，它确实比我的代码快，速度如何？谢谢你的建议。：）@fyr0049其名称为。巨蟒的灵魂中有理解力。看来我可能误解了这个问题！再一次！。我会把它放下，看看会发生什么。好的，我会尝试使用熊猫。谢谢