如何根據條件從一個字典中獲得最大值

我有一個字典串列，我想從'confidence'中獲取最大的浮點數，其中鍵（'key'）是相同的。

ab = [{'key': 'gdpr.gdpr_compliance.1', 'value': 'Yes', 'idref': '69dbdba4-14d4-4ac8-a318-0d658e4d5b07', 'xpath': '/html/body/p[24]', ' confidence': 0.985}。
      {'key': 'gdpr.gdpr_compliance.2'/span>, 'value'/span>: 'Yes', 'idref': '69e2589a-bbf2-49c3-96fc-01fbee5dde03', 'xpath': '/html/body/p[27]', ' confidence': 0.989}。
      {'key': 'data_collected.personal_identifiable_information.1'/span>, 'value'/span>: 'Yes', 'idref': 'f6819b54-07a7-4839-b0cc-8343eed28342', 'xpath': '/html/body/ul[6]/li[1]', ' confidence': 0.562}。
      {'key': 'data_collected.personal_identifiable_information.2'/span>, 'value'/span>: 'Yes', 'idref': '496400e5-9665-4697-96bc-c55176cdbd02', 'xpath': '/html/body/ul[6]/li[2]', ' confidence': 0.661}]

在這里你可以看到前兩個字典有gdpr，但第三個字典有data_collected。

在這里，我不明白我們如何能得到最大值

我試著用這種方式來做

預期輸出應該是。[0.989, 0.661]

uj5u.com熱心網友回復：

我不確定當你的資料是基于鍵的時候，你為什么想得到一個串列。我自己會使用dict，但話說回來，也許你只想比較相鄰的值，你可以用itertools.groupby來做。我將在下面列出這兩種方法。

dict

maxes = {}。
for d in ab:
    confidence = d['confidence']
    spl = d['key'].split('。')[0]
    if spl not in maxes or confidence > maxes[spl] 。
        maxes[spl] = confidence
print(maxes)

{'gdpr': 0.989, 'data_collected': 0.661}。

groupby

from itertools import groupby

grouper = groupby(ab, lambda d: d['key'].split('。')[0]
maxes = [(k, max(d[' confidence'] for d in g) for k, g in grouper ]
print(maxes)

[('gdpr', 0. 989），（'data_collected'，0.661）]

在這里，我保留了這些鍵，但你完全可以將它們丟棄。

lis = [max（d['confidence'] for d in g) for _k, g in grouper] 。
print(lis)

[0.989, 0.661]

uj5u.com熱心網友回復：

你在哪里出錯了

一種正確的方法

code class="hljs language-python">highest_value_dict = {}。
for i in ab:
    spl = i['key'].split('。')[0]
    # 如果沒有這樣的鍵，則添加它。
    # else check if this key is greater than the one in highest_value_dict
    if spl not in highest_value_dict or highest_value_dict[spl] < i[' confidence'] 。
        highest_value_dict[spl] = i['confidence] 。

輸出 :

{'gdpr'。0.989, 'data_collected': 0.661}。

如果你真的想讓這些值變成串列

list(highest_value_dict.values())

輸出 :

[0.989, 0.661]

uj5u.com熱心網友回復：

類似下面的內容。我們的想法是使用defaultdict，它將把鍵映射到最大置信度

from collections import defaultdict
ab = [{'key': 'gdpr.gdpr_compliance.1', 'value': 'Yes', 'idref': '69dbdba4-14d4-4ac8-a318-0d658e4d5b07',
       'xpath': '/html/body/p[24]', ' confidence': 0.985}。
      {'key': 'gdpr.gdpr_compliance.2'/span>, 'value'/span>: 'Yes', 'idref': '69e2589a-bbf2-49c3-96fc-01fbee5dde03',
       'xpath': '/html/body/p[27]', ' confidence': 0.989}。
      {'key': 'data_collected.personal_identifiable_information.1'/span>, 'value'/span>: 'Yes',
       'idref': 'f6819b54-07a7-4839-b0cc-8343eed28342', 'xpath': '/html/body/ul[6]/li[1]', ' confidence': 0.562}。
      {'key': 'data_collected.personal_identifiable_information.2'/span>, 'value'/span>: 'Yes'。
       'idref': '496400e5-9665-4697-96bc-c55176cdbd02', 'xpath': '/html/body/ul[6]/li[2]', ' confidence': 0.661}]

data = defaultdict(float)
for entry in ab:
    value = entry['confidence']
    key = entry['key'].split('。')[0]
    if data[key] < value :
        data[key] = value

for k,v in data.items()。
    print(f'{k} -> {v}'/span>)

輸出

gdpr -> 0.989。
data_collected -> 0.661。

uj5u.com熱心網友回復：

我建議采用O(n)時間和記憶體復雜度的解決方案：

from typing import List def get_maximal_values（data: dict) -> List[float] 。 # 創建迭代器以提取所需資料。 preparing_data = (((x['key'].split('.')[0], x[' confidence'] ) for x in data) # 找出每個唯一鍵的最大值。 結果 = {} for key, confidence in preparing_data: result[key] = max（result.get(key, 0）, confidence) # 只回傳信心值。 return list（result.values()

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