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Python辞書：キーのリストに対する値のリストを取得する

対応する項目のリストを取得するために辞書へのキーのリストを使用するための組み込みの/すばやい方法はありますか？

例えば、私は持っています：

>>> mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> mykeys = ['three', 'one']

辞書の対応する値をリストとして取得するためにmykeysをどのように使用できますか？

>>> mydict.WHAT_GOES_HERE(mykeys)
[3, 1]
pythonlistdictionarykey
148
FazJaxton

リスト内包表記はこれを行うのに良い方法のようです。

>>> [mydict[x] for x in mykeys]
[3, 1]
171
FazJaxton

List-comp以外にもいくつかの方法があります。

  • リストが作成され、キーが見つからない場合は例外がスローされます。map(mydict.__getitem__, mykeys)
  • キーが見つからない場合はNoneでリストを作成します。map(mydict.get, mykeys)

あるいは、operator.itemgetterを使用するとTupleを返すことができます。

from operator import itemgetter
myvalues = itemgetter(*mykeys)(mydict)
# use `list(...)` if list is required

注：Python3では、mapはリストではなくイテレータを返します。リストにはlist(map(...))を使います。

85
Jon Clements

少し速度を比較してみましょう。

Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Dec  7 2015, 14:10:42) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[1]: l = [0,1,2,3,2,3,1,2,0]
In[2]: m = {0:10, 1:11, 2:12, 3:13}
In[3]: %timeit [m[_] for _ in l]  # list comprehension
1000000 loops, best of 3: 762 ns per loop
In[4]: %timeit map(lambda _: m[_], l)  # using 'map'
1000000 loops, best of 3: 1.66 µs per loop
In[5]: %timeit list(m[_] for _ in l)  # a generator expression passed to a list constructor.
1000000 loops, best of 3: 1.65 µs per loop
In[6]: %timeit map(m.__getitem__, l)
The slowest run took 4.01 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 853 ns per loop
In[7]: %timeit map(m.get, l)
1000000 loops, best of 3: 908 ns per loop
In[33]: from operator import itemgetter
In[34]: %timeit list(itemgetter(*l)(m))
The slowest run took 9.26 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 739 ns per loop

そのため、リスト内包表記とitemgetterがこれを実行する最も速い方法です。

更新：大規模なランダムリストとマップでは、結果が少し異なります。

Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Dec  7 2015, 14:10:42) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[2]: import numpy.random as nprnd
l = nprnd.randint(1000, size=10000)
m = dict([(_, nprnd.Rand()) for _ in range(1000)])
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*l)
%timeit f(m)
%timeit list(itemgetter(*l)(m))
%timeit [m[_] for _ in l]  # list comprehension
%timeit map(m.__getitem__, l)
%timeit list(m[_] for _ in l)  # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit map(m.get, l)
%timeit map(lambda _: m[_], l)
1000 loops, best of 3: 1.14 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.68 ms per loop
100 loops, best of 3: 2 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.05 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.19 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.53 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.9 ms per loop

したがって、この場合、明確な勝者はf = operator.itemgetter(*l); f(m)、そして明確なoutsider：map(lambda _: m[_], l)です。

Python 3.6.4用のアップデート：

import numpy.random as nprnd
l = nprnd.randint(1000, size=10000)
m = dict([(_, nprnd.Rand()) for _ in range(1000)])
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*l)
%timeit f(m)
%timeit list(itemgetter(*l)(m))
%timeit [m[_] for _ in l]  # list comprehension
%timeit list(map(m.__getitem__, l))
%timeit list(m[_] for _ in l)  # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit list(map(m.get, l))
%timeit list(map(lambda _: m[_], l)
1.66 ms ± 74.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
2.1 ms ± 93.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.58 ms ± 88.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.36 ms ± 60.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.98 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.7 ms ± 284 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
3.14 ms ± 62.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

そのため、Python 3.6.4の結果はほぼ同じです。

41
Sklavit

これを試して：

mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one','ten']
newList=[mydict[k] for k in mykeys if k in mydict]
print newList
[3, 1]
11
Vikram Singh Chandel

これが3つの方法です。

キーが見つからないときにKeyErrorを上げる：

result = [mapping[k] for k in iterable]

欠落キーのデフォルト値.

result = [mapping.get(k, default_value) for k in iterable]

不足しているキーをスキップします。

result = [mapping[k] for k in iterable if k in mapping]
8
OdraEncoded

これを試して：

mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one'] # if there are many keys, use a set

[mydict[k] for k in mykeys]
=> [3, 1]
7
Óscar López
new_dict = {x: v for x, v in mydict.items() if x in mykeys}
2
Pavel Minenkov

Pandasはこれを非常にエレガントに行いますが、リスト内包表記は常により技術的にはPythonicになります。今は速度の比較をする時間がありません（後でまた戻ってきます）。

import pandas as pd
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one']
temp_df = pd.DataFrame().append(mydict)
# You can export DataFrames to a number of formats, using a list here. 
temp_df[mykeys].values[0]
# Returns: array([ 3.,  1.])

# If you want a dict then use this instead:
# temp_df[mykeys].to_dict(orient='records')[0]
# Returns: {'one': 1.0, 'three': 3.0}
1
abby sobh

あるいは単にmydict.keys()辞書の組み込みメソッド呼び出しです。 mydict.values()とmydict.items()も調べてください。

//ああ、OPの投稿が私を混乱させた。

0
Edgar Aroutiounian

以下の Pythonのクロージャー：与えられた順序で辞書値からリストを作成する効率的な方法

リストを作成せずにキーを取得する：

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import collections


class DictListProxy(collections.Sequence):
    def __init__(self, klist, kdict, *args, **kwargs):
        super(DictListProxy, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.klist = klist
        self.kdict = kdict

    def __len__(self):
        return len(self.klist)

    def __getitem__(self, key):
        return self.kdict[self.klist[key]]


myDict = {'age': 'value1', 'size': 'value2', 'weigth': 'value3'}
order_list = ['age', 'weigth', 'size']

dlp = DictListProxy(order_list, myDict)

print(','.join(dlp))
print()
print(dlp[1])

出力：

value1,value3,value2

value3

リストで指定された順番と一致する

0
mementum