web-dev-qa-db-ja.com

辞書で最大値を持つキーを取得する?

私はdictionaryを持っています:キーは文字列、値は整数です。

例:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

私は答えとして'b'を得たいのですが、それはより高い価値を持つ鍵だからです。

逆のキーと値のタプルを持つ中間リストを使用して、次のことを行いました。

inverse = [(value, key) for key, value in stats.items()]
print max(inverse)[1]

それはより良い(あるいはもっとエレガントな)アプローチですか?

690
ricafeal

そのためにはoperator.itemgetterを使用できます。

import operator
stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
max(stats.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))[0]

そして、メモリ内に新しいリストを作成する代わりにstats.iteritems()を使用してください。 max()関数のkeyパラメータは、項目のランク付け方法を決定するために使用されるキーを計算する関数です。

別のキーと値のペア 'd':3000がある場合、このメソッドは両方とも最大値を持っていても one / 2 のみを返します。

>>> import operator
>>> stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100, 'd':3000}
>>> max(stats.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))[0]
'b' 

Python3を使用している場合

>>> max(stats.items(), key=operator.itemgetter(1))[0]
'b'
498
unbeknown
max(stats, key=stats.get)
877
A. Coady

私はたくさんの変種をテストしました、そしてこれは最大値でdictのキーを返すための最も速い方法です:

def keywithmaxval(d):
     """ a) create a list of the dict's keys and values; 
         b) return the key with the max value"""  
     v=list(d.values())
     k=list(d.keys())
     return k[v.index(max(v))]

あなたに考えを与えるために、ここにいくつかの候補メソッドがあります:

def f1():  
     v=list(d1.values())
     k=list(d1.keys())
     return k[v.index(max(v))]

def f2():
    d3={v:k for k,v in d1.items()}
    return d3[max(d3)]

def f3():
    return list(filter(lambda t: t[1]==max(d1.values()), d1.items()))[0][0]    

def f3b():
    # same as f3 but remove the call to max from the lambda
    m=max(d1.values())
    return list(filter(lambda t: t[1]==m, d1.items()))[0][0]        

def f4():
    return [k for k,v in d1.items() if v==max(d1.values())][0]    

def f4b():
    # same as f4 but remove the max from the comprehension
    m=max(d1.values())
    return [k for k,v in d1.items() if v==m][0]        

def f5():
    return max(d1.items(), key=operator.itemgetter(1))[0]    

def f6():
    return max(d1,key=d1.get)     

def f7():
     """ a) create a list of the dict's keys and values; 
         b) return the key with the max value"""    
     v=list(d1.values())
     return list(d1.keys())[v.index(max(v))]    

def f8():
     return max(d1, key=lambda k: d1[k])     

tl=[f1,f2, f3b, f4b, f5, f6, f7, f8, f4,f3]     
cmpthese.cmpthese(tl,c=100) 

テスト辞書

d1={1: 1, 2: 2, 3: 8, 4: 3, 5: 6, 6: 9, 7: 17, 8: 4, 9: 20, 10: 7, 11: 15, 
    12: 10, 13: 10, 14: 18, 15: 18, 16: 5, 17: 13, 18: 21, 19: 21, 20: 8, 
    21: 8, 22: 16, 23: 16, 24: 11, 25: 24, 26: 11, 27: 112, 28: 19, 29: 19, 
    30: 19, 3077: 36, 32: 6, 33: 27, 34: 14, 35: 14, 36: 22, 4102: 39, 38: 22, 
    39: 35, 40: 9, 41: 110, 42: 9, 43: 30, 44: 17, 45: 17, 46: 17, 47: 105, 48: 12, 
    49: 25, 50: 25, 51: 25, 52: 12, 53: 12, 54: 113, 1079: 50, 56: 20, 57: 33, 
    58: 20, 59: 33, 60: 20, 61: 20, 62: 108, 63: 108, 64: 7, 65: 28, 66: 28, 67: 28, 
    68: 15, 69: 15, 70: 15, 71: 103, 72: 23, 73: 116, 74: 23, 75: 15, 76: 23, 77: 23, 
    78: 36, 79: 36, 80: 10, 81: 23, 82: 111, 83: 111, 84: 10, 85: 10, 86: 31, 87: 31, 
    88: 18, 89: 31, 90: 18, 91: 93, 92: 18, 93: 18, 94: 106, 95: 106, 96: 13, 9232: 35, 
    98: 26, 99: 26, 100: 26, 101: 26, 103: 88, 104: 13, 106: 13, 107: 101, 1132: 63, 
    2158: 51, 112: 21, 113: 13, 116: 21, 118: 34, 119: 34, 7288: 45, 121: 96, 122: 21, 
    124: 109, 125: 109, 128: 8, 1154: 32, 131: 29, 134: 29, 136: 16, 137: 91, 140: 16, 
    142: 104, 143: 104, 146: 117, 148: 24, 149: 24, 152: 24, 154: 24, 155: 86, 160: 11, 
    161: 99, 1186: 76, 3238: 49, 167: 68, 170: 11, 172: 32, 175: 81, 178: 32, 179: 32, 
    182: 94, 184: 19, 31: 107, 188: 107, 190: 107, 196: 27, 197: 27, 202: 27, 206: 89, 
    208: 14, 214: 102, 215: 102, 220: 115, 37: 22, 224: 22, 226: 14, 232: 22, 233: 84, 
    238: 35, 242: 97, 244: 22, 250: 110, 251: 66, 1276: 58, 256: 9, 2308: 33, 262: 30, 
    263: 79, 268: 30, 269: 30, 274: 92, 1300: 27, 280: 17, 283: 61, 286: 105, 292: 118, 
    296: 25, 298: 25, 304: 25, 310: 87, 1336: 71, 319: 56, 322: 100, 323: 100, 325: 25, 
    55: 113, 334: 69, 340: 12, 1367: 40, 350: 82, 358: 33, 364: 95, 376: 108, 
    377: 64, 2429: 46, 394: 28, 395: 77, 404: 28, 412: 90, 1438: 53, 425: 59, 430: 103, 
    1456: 97, 433: 28, 445: 72, 448: 23, 466: 85, 479: 54, 484: 98, 485: 98, 488: 23, 
    6154: 37, 502: 67, 4616: 34, 526: 80, 538: 31, 566: 62, 3644: 44, 577: 31, 97: 119, 
    592: 26, 593: 75, 1619: 48, 638: 57, 646: 101, 650: 26, 110: 114, 668: 70, 2734: 41, 
    700: 83, 1732: 30, 719: 52, 728: 96, 754: 65, 1780: 74, 4858: 47, 130: 29, 790: 78, 
    1822: 43, 2051: 38, 808: 29, 850: 60, 866: 29, 890: 73, 911: 42, 958: 55, 970: 99, 
    976: 24, 166: 112}

そしてPython 3.2の下でのテスト結果:

    rate/sec       f4      f3    f3b     f8     f5     f2    f4b     f6     f7     f1
f4       454       --   -2.5% -96.9% -97.5% -98.6% -98.6% -98.7% -98.7% -98.9% -99.0%
f3       466     2.6%      -- -96.8% -97.4% -98.6% -98.6% -98.6% -98.7% -98.9% -99.0%
f3b   14,715  3138.9% 3057.4%     -- -18.6% -55.5% -56.0% -56.4% -58.3% -63.8% -68.4%
f8    18,070  3877.3% 3777.3%  22.8%     -- -45.4% -45.9% -46.5% -48.8% -55.5% -61.2%
f5    33,091  7183.7% 7000.5% 124.9%  83.1%     --  -1.0%  -2.0%  -6.3% -18.6% -29.0%
f2    33,423  7256.8% 7071.8% 127.1%  85.0%   1.0%     --  -1.0%  -5.3% -17.7% -28.3%
f4b   33,762  7331.4% 7144.6% 129.4%  86.8%   2.0%   1.0%     --  -4.4% -16.9% -27.5%
f6    35,300  7669.8% 7474.4% 139.9%  95.4%   6.7%   5.6%   4.6%     -- -13.1% -24.2%
f7    40,631  8843.2% 8618.3% 176.1% 124.9%  22.8%  21.6%  20.3%  15.1%     -- -12.8%
f1    46,598 10156.7% 9898.8% 216.7% 157.9%  40.8%  39.4%  38.0%  32.0%  14.7%     --

そしてPython 2.7の下で:

    rate/sec       f3       f4     f8    f3b     f6     f5     f2    f4b     f7     f1
f3       384       --    -2.6% -97.1% -97.2% -97.9% -97.9% -98.0% -98.2% -98.5% -99.2%
f4       394     2.6%       -- -97.0% -97.2% -97.8% -97.9% -98.0% -98.1% -98.5% -99.1%
f8    13,079  3303.3%  3216.1%     --  -5.6% -28.6% -29.9% -32.8% -38.3% -49.7% -71.2%
f3b   13,852  3504.5%  3412.1%   5.9%     -- -24.4% -25.8% -28.9% -34.6% -46.7% -69.5%
f6    18,325  4668.4%  4546.2%  40.1%  32.3%     --  -1.8%  -5.9% -13.5% -29.5% -59.6%
f5    18,664  4756.5%  4632.0%  42.7%  34.7%   1.8%     --  -4.1% -11.9% -28.2% -58.8%
f2    19,470  4966.4%  4836.5%  48.9%  40.6%   6.2%   4.3%     --  -8.1% -25.1% -57.1%
f4b   21,187  5413.0%  5271.7%  62.0%  52.9%  15.6%  13.5%   8.8%     -- -18.5% -53.3%
f7    26,002  6665.8%  6492.4%  98.8%  87.7%  41.9%  39.3%  33.5%  22.7%     -- -42.7%
f1    45,354 11701.5% 11399.0% 246.8% 227.4% 147.5% 143.0% 132.9% 114.1%  74.4%     -- 

f1がPython 3.2と2.7の下で最速であることがわかります(より完全に言えば、この記事の先頭にあるkeywithmaxval)。

183
the wolf

最大値を持つキーのみを知る必要がある場合は、iterkeysまたはiteritemsを指定せずにそれを実行できます。Pythonの辞書を介した繰り返しは、そのキーを介した繰り返しです。

max_key = max(stats, key=lambda k: stats[k])

編集:

コメントから、@ user1274878:

私はPythonが初めてです。答えを段階的に説明してください。

うん….

最大

max(iterable [、key])

max(arg1、arg2、* args [、key])

最大の項目を繰り返し可能な、または最大の2つ以上の引数で返します。

オプションのkey引数は、要素間で最大値を得るために要素を比較する方法を説明します。

lambda <item>: return <a result of operation with item> 

返された値は比較されます。

口述

Pythonの辞書はハッシュテーブルです。 dictのキーは、キーとして宣言されたオブジェクトのハッシュです。パフォーマンス上の理由から、dictはそれをキーとした繰り返しとして実装されていますが、繰り返しです。

したがって、これを使ってキーリストを取得する操作を取り除くことができます。

閉鎖

他の関数の中で定義された関数は入れ子関数と呼ばれます。入れ子関数は、それを囲むスコープの変数にアクセスできます。

stats関数の__closure__属性を通じて、親スコープで定義された変数の値へのポインタとして使用できるlambda変数。

51
I159

これは別のものです:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
max(stats.iterkeys(), key=lambda k: stats[k])

関数keyは単にランク付けに使用されるべき値を返し、max()は要求された要素をすぐに返します。

36
unbeknown
key, value = max(stats.iteritems(), key=lambda x:x[1])

あなたが価値を気にしないのであれば(私は驚きますが)、あなたはすることができます:

key, _ = max(stats.iteritems(), key=lambda x:x[1])

私は式の最後に[0]添字よりもタプルを開梱するのが好きです。ラムダ式の読みやすさはあまり好きではありませんが、これはoperator.itemgetter(1)IMHOよりも優れています。

33
Tim Ottinger

複数のエントリが最大値を持つことを考えると。それらの値として最大値を持つキーのリストを作ります。

>>> stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100, 'd':3000}
>>> [key for m in [max(stats.values())] for key,val in stats.iteritems() if val == m]
['b', 'd']

これはあなたに 'b'と他のどんな最大のキーも同様に与えるでしょう。

注:python 3の場合、stats.items()の代わりにstats.iteritems()を使用してください。

22

例:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

もしあなたがそのキーで最大値を見つけたいのであれば、たぶん次のようなことは関連する関数なしで簡単かもしれません。

max(stats, key=stats.get)

出力は最大値を持つキーです。

22
leo022

辞書statsの最大のキー/値を取得するには:

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
  • キー に基づく

>>> max(stats.items(), key = lambda x: x[0]) ('c', 100)

  • に基づく

>>> max(stats.items(), key = lambda x: x[1]) ('b', 3000)

もちろん、結果からキーまたは値だけを取得したい場合は、Tupleインデックスを使用できます。たとえば、最大値に対応するキーを取得するには、次のようにします。

>>> max(stats.items(), key = lambda x: x[1])[0] 'b'

説明

Python 3の辞書メソッド items() は辞書の viewオブジェクト を返します。このビューオブジェクトがmax関数によって反復処理されると、辞書アイテムは(key, value)の形式のタプルとして生成されます。

>>> list(stats.items()) [('c', 100), ('b', 3000), ('a', 1000)]

lambdalambda x: x[1]を使用する場合、各反復で、xはこれらのタプル(key, value)のいずれかです。したがって、正しいインデックスを選択することで、キーで比較するのか、値で比較するのかを選択します。

Python 2

Python 2.2以降のリリースでは、同じコードが機能します。ただし、パフォーマンスを向上させるには、 iteritems() の代わりに items() dictionaryメソッドを使用することをお勧めします。

ノート

  • この回答は Climbs_lika_Spyder's answer に対するコメントに基づいています。

  • 使用されたコードはPython 3.5.2とPython 2.7.10でテストされました。

15
Karim Sonbol
d = {'A': 4,'B':10}

min_v = min(Zip(d.values(), d.keys()))
# min_v is (4,'A')

max_v = max(Zip(d.values(), d.keys()))
# max_v is (10,'B')
11
priya khokher

選択した回答のコメントによる反復解法ごと.

Python 3では:

max(stats.keys(), key=(lambda k: stats[k]))

Python 2では:

max(stats.iterkeys(), key=(lambda k: stats[k]))
9
watsonic

mydict.keys()の値に基づいてmydict.values()を返す方法を探しています。 1つのキーだけが返されるのではなく、先頭の x の値の数を返すようにしていました。

この解決方法はmax()関数を使用するよりも簡単で、返される値の数を簡単に変更できます。

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

x = sorted(stats, key=(lambda key:stats[key]), reverse=True)
['b', 'a', 'c']

単一の最高ランクのキーが必要な場合は、単にインデックスを使用してください。

x[0]
['b']

上位2つの上位キーが必要な場合は、リストスライスを使用してください。

x[:2]
['b', 'a']
6
ron g

collections.Counterを使えばできます

>>> import collections
>>> stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
>>> stats = collections.Counter(stats)
>>> stats.most_common(1)
[('b', 3000)]

適切であれば、空のcollections.Counterから始めてそれに追加することができます。

>>> stats = collections.Counter()
>>> stats['a'] += 1
:
etc. 
6
ukrutt

おかげで、非常に優雅に、私はmaxが "key"パラメータを許すことを覚えていませんでした。

ところで、正しい答え( 'b')を得るには、次のようになります。

import operator
stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}
max(stats.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))[0]
4
ricafeal

max((value, key) for key, value in stats.items())[1]

3
Jasha
Counter = 0
for Word in stats.keys():
    if stats[Word]> counter:
        Counter = stats [Word]
print Counter
1
Erika Sawajiri

+1 to @Aric Coady の最も簡単な解決策。
また、辞書で最大値を持つキーの1つをランダムに選択する1つの方法もあります。

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100, 'd':3000}

import random
maxV = max(stats.values())
# Choice is one of the keys with max value
choice = random.choice([key for key, value in stats.items() if value == maxV])
1
Woooody Amadeus

私はこれらの答えに満足していませんでした。 maxは常に、最大値を持つ最初のキーを選択します。辞書には、その値を持つ複数のキーを含めることができます。

def keys_with_top_values(my_dict):
    return [key  for (key, value) in my_dict.items() if value == max(my_dict.values())]

誰かの助けになる場合に備えて、この回答を投稿してください。以下のSO投稿を参照してください

タイの場合、Pythonはどの最大値を選択しますか?

0
kslote1

どうですか?

 max(Zip(stats.keys(), stats.values()), key=lambda t : t[1])[0]
0
user2399453

私は非常に基本的なループに対して受け入れられた答えと@ thewolfの最速の解決策をテストしました、そして、ループは両方より速いです:

import time
import operator


d = {"a"+str(i): i for i in range(1000000)}

def t1(dct):
    mx = float("-inf")
    key = None
    for k,v in dct.items():
        if v > mx:
            mx = v
            key = k
    return key

def t2(dct):
    v=list(dct.values())
    k=list(dct.keys())
    return k[v.index(max(v))]

def t3(dct):
    return max(dct.items(),key=operator.itemgetter(1))[0]

start = time.time()
for i in range(25):
    m = t1(d)
end = time.time()
print ("Iterating: "+str(end-start))

start = time.time()
for i in range(25):
    m = t2(d)
end = time.time()
print ("List creating: "+str(end-start))

start = time.time()
for i in range(25):
    m = t3(d)
end = time.time()
print ("Accepted answer: "+str(end-start))

結果:

Iterating: 3.8201940059661865
List creating: 6.928712844848633
Accepted answer: 5.464320182800293
0
ragardner

ヒープキューは一般化された解決策で、値順に並べられたトップnキーを抽出することができます。

from heapq import nlargest

stats = {'a':1000, 'b':3000, 'c': 100}

res1 = nlargest(1, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b']
res2 = nlargest(2, stats, key=stats.__getitem__)  # ['b', 'a']

res1_val = next(iter(res1))                       # 'b'

注意dict.__getitem__は、構文糖dict[]によって呼び出されるメソッドです。 dict.getとは対照的に、キーが見つからない場合はKeyErrorを返します。これは発生しません。

0
jpp