Python 高效搜索嵌套列表

我有一个充满税务数据的csv文件。我将数据读入嵌套列表，因此其格式如下：

['Alabama', 'Single rate', '0.02', '0.04', '5']
['Alabama', 'Single bracket', '500', '3000']
['Alabama', 'Couple rate', '0.02', '0.04', '0.05']
['Alabama', 'Couple bracket', '1000', '6000']

'Alabama', 'Single rate', '0.02', '0.04', '5'
'Alabama', 'Single bracket', '500', '3000'
'Alabama', 'Couple rate', '0.02', '0.04', '0.05'
'Alabama', 'Couple bracket', '1000', '6000'

我希望能够输入状态和婚姻状况，然后返回相关的费率和括号列表。我已经这样做了，但我觉得有一个更简单的方法。有什么建议吗

search_state  = 'Alabama'
search_status = 'Single'
rates = []
brackets = []
for sublist in cleaned_data:
  if search_state in sublist[0] and search_status in sublist[1]:
    if 'rate' in sublist[1]:
      rates = [eval(x) for x in sublist[2:]]
    if 'bracket' in sublist[1]:
      brackets = [eval(x) for x in sublist[2:]]

---

最好使用嵌套字典：

rates={'Alabama':{'Single rate':['0.02', '0.04', '5'],
                  'Single bracket': ['500', '3000'],
                  'Couple rate': ['0.02', '0.04', '0.05'],
                  'Couple bracket': ['1000', '6000']}}

print(rates['Alabama']['Couple rate'])
# ['0.02', '0.04', '0.05']

假设您的cdv文件如下所示：

['Alabama', 'Single rate', '0.02', '0.04', '5']
['Alabama', 'Single bracket', '500', '3000']
['Alabama', 'Couple rate', '0.02', '0.04', '0.05']
['Alabama', 'Couple bracket', '1000', '6000']

'Alabama', 'Single rate', '0.02', '0.04', '5'
'Alabama', 'Single bracket', '500', '3000'
'Alabama', 'Couple rate', '0.02', '0.04', '0.05'
'Alabama', 'Couple bracket', '1000', '6000'

可以通过以下方式构造嵌套dict：

import csv

rates={}
with open(ur_file) as f:
    for line in csv.reader(f, skipinitialspace=True, quotechar="'"):
        rates.setdefault(line[0],{})[line[1]]=[float(e) for e in line[2:]]

print(rates)       

印刷品：

{'Alabama': {'Couple rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
 'Single rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
 'Single bracket': [500.0, 3000.0], 
 'Couple bracket': [1000.0, 6000.0]}}

{'Alabama': {'Single': { 
                         'rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
                         'bracket': [500.0, 3000.0]}, 
             'Couple': {  
                         'rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
                         'bracket': [1000.0, 6000.0]}}}

---

编辑

正如评论中指出的，三层嵌套dict可能更好，如以下数据结构：

rates={'Alabama':{'Single': {'rate':['0.02', '0.04', '5'],
                             'bracket': ['500', '3000']},
                  'Couple': {'rate': ['0.02', '0.04', '0.05'],
                             'bracket': ['1000', '6000']}}}

虽然使用defaultdict或setdefault来处理缺少键的两层dict很简单，但要优雅地处理多个级别需要更多的时间

我最喜欢的是使用类似Perl的子类a dict，如下所示：

class AutoVivify(dict):
    """Implementation of perl's autovivification feature."""
    def __missing__(self, item):
        value = self[item] = type(self)()
        return value 

rates=AutoVivify()
with open(ur_file) as f:
    for line in csv.reader(f, skipinitialspace=True, quotechar="'"):
        state=line[0]
        k1,k2=line[1].split()
        rates[state][k1][k2]=[float(e) for e in line[2:]]

print(rates)  

印刷品：

{'Alabama': {'Couple rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
 'Single rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
 'Single bracket': [500.0, 3000.0], 
 'Couple bracket': [1000.0, 6000.0]}}

{'Alabama': {'Single': { 
                         'rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
                         'bracket': [500.0, 3000.0]}, 
             'Couple': {  
                         'rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
                         'bracket': [1000.0, 6000.0]}}}

---

最好使用嵌套字典：

rates={'Alabama':{'Single rate':['0.02', '0.04', '5'],
                  'Single bracket': ['500', '3000'],
                  'Couple rate': ['0.02', '0.04', '0.05'],
                  'Couple bracket': ['1000', '6000']}}

print(rates['Alabama']['Couple rate'])
# ['0.02', '0.04', '0.05']

假设您的cdv文件如下所示：

['Alabama', 'Single rate', '0.02', '0.04', '5']
['Alabama', 'Single bracket', '500', '3000']
['Alabama', 'Couple rate', '0.02', '0.04', '0.05']
['Alabama', 'Couple bracket', '1000', '6000']

'Alabama', 'Single rate', '0.02', '0.04', '5'
'Alabama', 'Single bracket', '500', '3000'
'Alabama', 'Couple rate', '0.02', '0.04', '0.05'
'Alabama', 'Couple bracket', '1000', '6000'

可以通过以下方式构造嵌套dict：

import csv

rates={}
with open(ur_file) as f:
    for line in csv.reader(f, skipinitialspace=True, quotechar="'"):
        rates.setdefault(line[0],{})[line[1]]=[float(e) for e in line[2:]]

print(rates)       

印刷品：

{'Alabama': {'Couple rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
 'Single rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
 'Single bracket': [500.0, 3000.0], 
 'Couple bracket': [1000.0, 6000.0]}}

{'Alabama': {'Single': { 
                         'rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
                         'bracket': [500.0, 3000.0]}, 
             'Couple': {  
                         'rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
                         'bracket': [1000.0, 6000.0]}}}

---

编辑

正如评论中指出的，三层嵌套dict可能更好，如以下数据结构：

rates={'Alabama':{'Single': {'rate':['0.02', '0.04', '5'],
                             'bracket': ['500', '3000']},
                  'Couple': {'rate': ['0.02', '0.04', '0.05'],
                             'bracket': ['1000', '6000']}}}

虽然使用defaultdict或setdefault来处理缺少键的两层dict很简单，但要优雅地处理多个级别需要更多的时间

我最喜欢的是使用类似Perl的子类a dict，如下所示：

class AutoVivify(dict):
    """Implementation of perl's autovivification feature."""
    def __missing__(self, item):
        value = self[item] = type(self)()
        return value 

rates=AutoVivify()
with open(ur_file) as f:
    for line in csv.reader(f, skipinitialspace=True, quotechar="'"):
        state=line[0]
        k1,k2=line[1].split()
        rates[state][k1][k2]=[float(e) for e in line[2:]]

print(rates)  

印刷品：

{'Alabama': {'Couple rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
 'Single rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
 'Single bracket': [500.0, 3000.0], 
 'Couple bracket': [1000.0, 6000.0]}}

{'Alabama': {'Single': { 
                         'rate': [0.02, 0.04, 5.0], 
                         'bracket': [500.0, 3000.0]}, 
             'Couple': {  
                         'rate': [0.02, 0.04, 0.05], 
                         'bracket': [1000.0, 6000.0]}}}

---

---

从您的帖子中不清楚

cleaned_data

的确切格式是什么。如果您想用大量数据多次这样做，这正是数据库存在的目的。stdlib

sqlite3

模块非常好。基本上，您永远不会想要使用

eval

。如果您有一个像

“'foo'”

这样的字符串，并且想要得到一个像

'foo'

这样的字符串，请尝试

s[1:-1]

，或者，如果您真的坚持，

ast.literal\u eval

子列表是一个无助于显示数据格式的名称。您可能会通过尝试给出清晰的名称来编写清晰的代码，比如状态的

，清除数据中的状态：

。（我不知道实际的格式，你必须知道这个名字的真正含义。）或者你的原始文件是什么样子的？从你的帖子中不清楚什么是确切的格式

cleaned_data

。如果你想用大量的数据多次这样做，这正是数据库存在的目的。stdlib

sqlite3

模块非常好。基本上，您永远不会想要使用

eval

。如果您有一个像

“'foo'”

这样的字符串，并且想要得到一个像

'foo'

这样的字符串，请尝试

s[1:-1]

，或者，如果您真的坚持，

ast.literal\u eval

子列表是一个无助于显示数据格式的名称。您可能会通过尝试给出清晰的名称来编写清晰的代码，比如状态的

，清除数据中的状态：

。（我不知道实际的格式，你必须知道这个名字的真正含义。）或者你的原始文件是什么样子的？+1，但最好有三个级别的dict，因为“搜索查询”似乎只是“单一”，而预期的结果是rate和方括号值，即

{Alabama'：{Couple'：{rate'：[0.02, 0.04, 0.05]，…

当然你们都是对的-嵌套字典更有意义。@tobias_k，如果可以的话，我也会投票支持你们的答案-谢谢！还要感谢@mike graham提出的清理代码的建议。@tobias_k：这样做稍微考虑一下，但我同意——这是一种更好的方法。谢谢！+1，但这可能更好o有三个级别的dicts，因为“搜索查询”似乎只是“单个”，预期结果是rate和括号值，即

{'Alabama'：{'Couple'：{'rate'：[0.02,0.04,0.05]，…

当然你们都是对的-嵌套字典更有意义。@tobias_k，如果可以的话，我也会投票支持你们的答案-谢谢！同时，也感谢@mike graham提出的清理代码的建议。@tobias_k：这样做稍微考虑一下，但我同意——一个更好的方法。谢谢！