的Python：从列表

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列表创建字典

我的目录列表看起来是这样的：的Python：从列表

[[4,'apples'],[3,'oranges'],[4,'bananas'],[2,'apples'],[2,'pineapple'],[3,'apples']]

我想创建这样的字典，其中每个项目的值列：例如，我想下面的输出：

{4:'apples','bananas', 3:'oranges','apples', 2:'apples', 'pineapple'}

来源

2017-03-02 tgugan

'4：['苹果'，'香蕉']'？ – depperm

dict.setdefault可以在这里帮助，如果你不想使用collections.defaultdict：

lst = [[4,'apples'],[3,'oranges'],[4,'bananas'],[2,'apples'],[2,'pineapple'],[3,'apples']] 

dct = {} 

for num, name in lst: 
    dct.setdefault(num, []).append(name) 

print(dct) 
#{2: ['apples', 'pineapple'], 
# 3: ['oranges', 'apples'], 
# 4: ['apples', 'bananas']}

然而defaultdict通常是更好的，更全面的解决方案。

来源

2017-03-02 20:24:12 MSeifert

，我只是好奇而改变了它，它比defaultdict快，即使你在每次迭代时创建一个有时不需要的列表。 –

@ Jean-FrançoisFabre它并不总是更快，进一步优化它使用一个绑定的方法'dctsetdefault = dct.setdefault'并在循环中使用！但实际的时间取决于列表的长度和重复键的数量（甚至可能在其他东西上）。如果使用'iteration_utilities.groupedby（lst，key = operator.itemgetter（0），keep = operator.itemgetter（1））'（但需要导入'operator'-模块和一个外部库），请关注速度。 – MSeifert

使用collections.defaultdict：

result = defaultdict(list) 
for key, value in [[4,apples],[3,oranges],[4,bananas],[2,apples],[2,pineapple],[3,apples]]: 
    result[key].append(value)

来源

2017-03-02 20:21:57 Daniel

collections.defaultdict可能对您有用。

from collections import defaultdict 


items = [ 
    [4, "apples"], 
    [3, "oranges"], 
    [4, "bananas"], 
    [2, "apples"], 
    [2, "pineapple"], 
    [3, "apples"] 
] 

mapping = defaultdict(list) 
for number, name in items: 
    mapping[number].append(name)

defaultdict官方文档的例子会对您有所帮助。为您服务

https://docs.python.org/3/library/collections.html#defaultdict-examples

来源

2017-03-02 20:22:07 sangheestyle

机构代码：

lst = [['4','apples'],['3','oranges'],['4','bananas'],['2','apples'],['2','pineapple'],['3','apples']] 

result = {} 
for item in lst: 
    key = item[0] 
    try: 
     result[key].append(item[1]) 
    except: 
     result[key] = [item[1]] 

print(result) 
# {'3': ['oranges', 'apples'], '2': ['apples', 'pineapple'], '4': ['apples', 'bananas']}

如前所述通过@让 - 弗朗索瓦·法布尔，该解决方案是相当缓慢：3,5秒BS5.7秒100000次迭代3， 5是defaultdict的解决方案。

来源

2017-03-02 20:23:21 Jan

@ Jean-FrançoisFabre：你有比较？ – Jan

是的，并且由于例外情况而如预期那样较慢。您可能需要处理更大的数据以查看这些数据，但使用现有数据，您可以使用解决方案在100000次迭代中获得3,5秒bs 5.7秒。 –

@ Jean-FrançoisFabre：谢谢你的提示，我会更新答案以反映你的想法。 – Jan

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