筛选字典中的常用子字典键

Question

如何筛选父字典中其他子字典键中存在的所有公共子字典键

d = {
  '0': {'key_x': 0, 'key_y': 15, 'key_z': 41}
  '1': {'key_x': 5, 'key_y': 22}
  '2': {'key_x': 6, 'key_y': 41}
}

result ['key_x', 'key_y']

目前的解决方案是

intersect = {}
for k in corner_values.keys():
    for j in corner_values[k]:
        if j not in intersect:
            intersect[j] = 1
        else:
            intersect[j] += 1

for k in intersect:
    if intersect[k] != len(corner_values.keys()):
        del intersect[k]

有没有更简单的解决办法？你知道吗

Answer 1

一旦提取了所有键，就可以执行一个^{}操作。那就一行了：

set.intersection(*(set(x) for x in d.itervalues()))

分解一下，评估的第一部分是：

(set(x) for x in d.itervalues())

这是一个发电机，它产生：

{'key_x', 'key_y'}, {'key_x', 'key_y', 'key_z'}, {'key_x', 'key_y'}

在Python 3中，该生成器等效于：

map(set, d.values())

但是在python2中，^{}效率较低，因为它构造了一个我们不需要的list（就像^{}而不是^{}一样）。你知道吗

在任何情况下，该生成器的结果都会传递给set.intersection（使用*参数unpacker）以在单个调用中完成繁重的工作。你知道吗

Answer 2

您可以使用^{}将词典^{}，然后^{}：

>>> from functools import reduce # if you are using Python 3
>>> d = {                       
...   '0': {'key_x': 0, 'key_y': 15, 'key_z': 41},
...   '1': {'key_x': 5, 'key_y': 22},
...   '2': {'key_x': 6, 'key_y': 41}
... }
>>> reduce(set.intersection, map(set, d.values()))
{'key_x', 'key_y'}

注意：在python3中，reduce被移到了functools。你知道吗

更新：如@John的answer所示，set.intersection可以处理任意数量的集合，因此reduce甚至不是必需的。只是set.intersection(*map(set, d.values()))

Answer 3

作为pandas的替代方法，键不需要排序：

import pandas as pd

list(pd.DataFrame(d).dropna().index)

#['key_x', 'key_y']