python 如何比较和删除同一字典中具有相同值的嵌套字典？

gudnpqoy 于 2022-12-10 发布在 Python

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如果我有一个字典，其中包含如下所示的数据，我应该执行什么过程（如if语句）来删除重复的条目，如嵌套字典1和4。假设我想删除4，因为用户输入了它，我假设人们是唯一的，所以他们不能有相同的人口统计信息，不可能有两个John R. Smiths。

people = {1: {'name': 'John R. Smith', 'age': '27', 'sex': 'Male'},
          2: {'name': 'Marie', 'age': '22', 'sex': 'Female'}
    3: {'name': 'Mariah', 'age': '32', 'sex': 'Female'},
          4: {'name': 'John R. Smith', 'age': '27', 'sex': 'Male'}}

我只是在学习，所以如果有什么简单的东西我想不出来，我不会感到惊讶。我试图比较条目，如if ['1']['name']和['1']['sex'] ==['4']['name']和['4']['sex']：然后print ['4']只是为了测试，错误消息告诉我需要使用索引。我还成功地将其转换为一个列表，但在试图比较它们时遇到了另一个错误，例如如果person ['name']和person ['age']和person ['sex']等于四个循环中的另一行，则打印一条消息，但我一无所获。我'我也试着把它变成一个 Dataframe ，并使用pandas duplicate函数来删除昨天我得到的一些关于'dict'的错误的重复，可能是因为字典在 Dataframe 中被嵌套，与嵌套字典的列表形成对比，它看起来像这样：

[{1: {'name': 'John', 'age': '27', 'sex': 'Male'},
  2: {'name': 'Marie', 'age': '22', 'sex': 'Female'}]

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/74738850/how-can-i-compare-and-remove-nested-dictionaries-with-the-same-values-within-the

2条答案

按热度按时间

d8tt03nd1#

您可以利用dict键总是唯一的这一事实来帮助删除重复项。由于dict是不可散列的，不能直接用作键，您可以先将每个子dict转换为一个元组项。使用dict.setdefault只保留每个不同键的第一个值：

records = {}
for number, record in people.items():
    records.setdefault(tuple(record.items()), (number, record))
print(dict(records.values()))

给定您的示例输入，此函数将输出：

{1: {'name': 'John R. Smith', 'age': '27', 'sex': 'Male'}, 2: {'name': 'Marie', 'age': '22', 'sex': 'Female'}, 3: {'name': 'Mariah', 'age': '32', 'sex': 'Female'}}

演示：https://replit.com/@blhsing/LonelyNumbWatch

赞(0）回复(0）举报 2022-12-10

vpfxa7rd2#

一种方法是通过对people进行迭代来构建新字典，并将一个人分配给新字典（如果他们的数据是唯一的）。以下解决方案使用set来跟踪唯一用户：

from pprint import pprint

unique_people = {}
unique_ids = set()

for key, data in people.items():
    data_id = tuple(data.values())
    if data_id in unique_ids:
        continue
    unique_people[key] = data
    unique_ids.add(data_id)

pprint(unique_people)

输出量：

{1: {'age': '27', 'name': 'John R. Smith', 'sex': 'Male'},
 2: {'age': '22', 'name': 'Marie', 'sex': 'Female'},
 3: {'age': '32', 'name': 'Mariah', 'sex': 'Female'}}

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