如何在python中删除大量字典项

我在python（）中有一个大字典，我想删除所有具有某些特征的条目。例如，我想删除元组中第二项等于True，但第三项不等于block的所有条目。我试图用正则表达式来实现这一点，但似乎无法使其正常工作

编辑：我的基本想法是这样做

regex="Regular Expression"

for entry in d:
    if len(re.findall(regex,str(entry)))!=0:
        del d[entry]
print(d)

---

如果你的字典是用Python编写的，我不认为正则表达式是解决这个问题的方法

以下是您的数据示例：

g = {
(0, False, None, 0, False, None):(False,False,True),
(0, True, fire, 0, True, fire):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 0, True, block):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 0, True, reload):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 0, False, fire):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 0, False, block):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 0, False, reload):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 1, True, fire):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, fire, 1, True, block):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, block, 2, False, reload):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, block, 3, True, fire):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, block, 3, True, block):(1/1,1/1,1/1),
(0, True, block, 3, True, reload):(1/1,1/1,1/1),
(6, False, reload, 6, True, reload):(1/1,1/1,1/1),
(6, False, reload, 6, False, fire):(1/1,1/1,1/1),
(6, False, reload, 6, False, block):(1/1,1/1,1/1),
(6, False, reload, 6, False, reload):(1/1,1/1,1/1),
}

因此我将使用以下内容，因为列表理解和生成器语句实际上已经取代了Python中的map和filter，现在，对键的第二个元素是

True

，第三个元素不等于

block

，进行过滤：

selected_keys = [i for i in g.keys() if i[1] == True and i[2] != block]

然后，您可以通过筛选的每个键访问dict

例如：

for key in selected_keys:
    print(g[key])

---

将打印与每个键关联的值。

一种非常简单的方法是

def remove(key, value):
    return key[1] == True and key[2] != block

g = {key:value for key,value in g.iteritems() if not remove(key, value)}

for entry in d.keys():
    if entry[1]==True and entry[2]!=block:
        del d[entry]

在本例中，的循环需要读取keys（）方法，因此字典大小的更改不会影响循环

---

希望有帮助。

一些基本的文本处理将为您提供一个很好的csv，如下所示：

a,b,action1,c,d,action2,e,f,g,h,i,j
0,True,fire,0,True,fire,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,0,True,block,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,0,True,reload,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,0,True,fire,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,0,True,block,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,0,True,reload,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,1,True,fire,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,1,True,block,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,1,True,reload,1,1,1,1,1,1
0,True,fire,1,True,fire,1,1,1,1,1,1

---

这可以通过

pandas.read\u csv

读取。显然我的列名是垃圾。一旦我们有了数据帧，我们就可以很容易地按列值对其进行细分。您的查询只是

df[df.b&（df.action1！=“block”）

迭代不起作用吗？当您说“它不起作用”时，您看过

过滤器了吗，你的确切意思是什么？它是抛出了一个错误，还是没有产生期望的结果？在我看来，一个问题是，在从字典中删除时，您正在对字典进行迭代。您可以通过将d:

中的条目的

更改为d.keys（）中的条目的
，来解决此问题：
，如回答中所述：。一定要查找pandas。您可以标记这些列，您的查询将类似于
g[（not g.happy）&（g.action！=“block'）]
。