根据包含键的列表访问 defaultdict(dict)

问题描述

好的，所以我有一个正在处理的项目，但我无法弄清楚。 如果之前有人问过这个问题，我很抱歉，我已经搜索过但一无所获。 这是我的第一篇文章。

我有一些 Pandas 数据框，我想根据我设置的哈希值访问它们：

df = defaultdict(lambda: defaultdict(dict))
or
df = defaultdict(dict)

我这样做是为了我可以根据用例索引 df['a']['1'][1] 或 df['a'][1]。 请注意，“矩阵”的形状不一定相等。所以 df['a']['2'][1] 可能存在但不存在 df['b']['2'][1]。

TLDR

我想使用 ['a','2',1] 或 ['a',1] 之类的列表访问 df

我做了什么：

老方法：

我过去常常创建主列表，然后我会对其进行迭代和检查。这有效，但我觉得它非常丑陋。上述两个用例也不同。我现在正在尝试围绕上述两个用例进行包装。我希望包装器不会成为这两个用例的大开关。

x_master_list = []
y_master_list = []
for x in df:
   if x not in x_master_list:
       x_master_list.append(channel)
   for y in df[x]:
       if y not in y_master_list:
           y_master_list.append(idx)

for y in y_master_list:
        for x in x_master_list:
            if x in df:
                if y in df[x]:

较新的方式：

我发现一个 link 讨论使用递归来获取所有键。这很好，因为它保留了层次结构的顺序。

def iter_leafs(d,keys=[]):
    for key,val in d.items():
        if isinstance(val,defaultdict) | isinstance(val,dict):
            yield from iter_leafs(val,keys + [key])
        else:
            yield keys + [key]

我将主列表的创建修改为：

def create_master_lists(type,df):
    check_type(type)
    lists = master_lists[type]
    key_list = list(iter_leafs(df))
    for key in key_list:
        for idx,list in enumerate(lists):
            if key[idx] not in list:
                list.append(key[idx])
    return lists

现在我想做如下事情：

key_list = list(iter_leafs(df))
for y in y_master_list:
        valid_idx_keys = [key for key in keylist if key[-1] == y]

这里的 key_list 看起来像 [['a','1',0],['a',1],etc] 而 valid_idx_keys 基本上是一个过滤版本。

我想从 valid_idx_keys 中获取每个列表并访问 df。我不知道如何实现这一点。

如果我执行以下操作，它会起作用，但同样重要的是围绕两个索引参数数量不同的用例进行包装。

for x,y,z in valid_idx_keys:
    df[x][y][z] 

也许是递归的东西，为子列表中的每个元素慢慢地向下移动一层？我仍在尝试一些事情，但我想在这里发帖，以防有人有办法实现这一目标或更好地解决我的问题。

解决方法

所以我最终得到了以下内容。它有效，但我愿意接受建议。

from collections import defaultdict

def search_dict(d,list):
    key = list[0]
    val = d.get(key)
    if isinstance(val,defaultdict) | isinstance(val,dict):
        yield from search_dict(val,list[1:])
    else:
        yield val

df = defaultdict(lambda: defaultdict(dict))
df['a']['1'][1] = 0
df['b']['1'][1] = 1

test_key_list = [['a','1',1],['b',1]]

print(list(search_dict(df,test_key_list[0])))
print(list(search_dict(df,test_key_list[1])))

vals = []
for lis in test_key_list:
    print(lis)
    vals = vals + list(search_dict(df,lis))
print(vals)

df2 = defaultdict(dict)
df2['a'][1] = 0
df2['b'][1] = 1

test_key_list2 = [['a',1]]

vals = []
for lis in test_key_list2:
    print(lis)
    vals = vals + list(search_dict(df2,lis))
print(vals)