Как сохранить только некоторые строки таблицы в python?

Это должно сделать это, предполагая, что каждый из списков имеет одинаковую длину.

 data = {'x.title' : ["A","A","B","B"], 'y.title' : ["B","A","B","A"], 'z.title' : ["C","D","E","F"]} # titles to compare titles = ['x.title', 'y.title'] # get the length of one of the lists list_len = len(data['x.title']) # loop thru the length of a list for i in xrange(list_len): # get all items at each list index items_at_i = [data[k][list_len - i - 1] for k in data if k in titles] # if the items at that index aren't unique, remove them from each list if len(items_at_i) == len(set(items_at_i)): for k in data: del data[k][list_len - i - 1] 

Я бы использовал filter для этого. Во-первых, я бы построил генератор, чтобы я мог перебирать строки таблицы. Небольшая настройка, чтобы начать …

 my_dict = {'x.title' : ["A","A","B","B"], 'y.title' : ["B","A","B","A"], 'z.title' : ["C","D","E","F"]} cols = ['x.title', 'y.title', 'z.title'] 

Генератор:

 def iter_rows(table_dict, cols): for row in zip(*(table_dict[col] for col in cols)): yield row 

Теперь, когда у меня есть генератор, мне нужна функция, которая возвращает True для условия, которое меня интересует, и False противном случае.

Функция:

 def row_filter(row): return row[0] == row[1] 

Теперь я могу filter таблицу так:

 >>> rows_of_interest = filter(row_filter, iter_rows(my_dict, cols)) >>> rows_of_interest [('A', 'A', 'D'), ('B', 'B', 'E')] 

Теперь мои строки можно вернуть обратно в мой стол:

 >>> filtered_table = dict(zip(cols, map(list, zip(*rows_of_interest)))) >>> filtered_table {'x.title': ['A', 'B'], 'y.title': ['A', 'B'], 'z.title': ['D', 'E']} 

Если вы ожидаете, что так много делаете, Панда , скорее всего, будет способ.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Более общий способ сделать это – вместо этого использовать такой подход, как этот

 my_dict = {'x.title' : ["A","A","B","B"], 'y.title' : ["B","A","B","A"], 'z.title' : ["C","D","E","F"]} def col_dict_to_row_dict(col_dict): '''generator that yields a dictionary of (colname, rowvalue) pairs for the passed dictionary of (colname, column) pairs''' cols = col_dict.keys() for row in zip(*col_dict.values()): yield {col : row_val for col, row_val in zip(cols, row)} def row_dict_to_col_dict(row_dict): '''function that takes an iterable where each element is a dictionary of (colname, rowvalue) pairs and converts it to a dictionary of (colname, column) pairs''' row_it = iter(row_dict) try: first_row = next(row_it) except StopIteration: return {} col_dict = {col : [row_val] for col, row_val in first_row.items()} for row in row_it: for col, item in row.items(): col_dict[col].append(item) return col_dict def filter_factory(conditions): return lambda x : all(condition(x) for condition in conditions) conditions = [ lambda x : x['z.title'] == 'D', lambda x : x['z.title'] == x['y.title'] or x['z.title'] != 'F' ] >>> row_dict_to_col_dict(filter(filter_factory(conditions), col_dict_to_row_dict(my_dict))) {'x.title': ['A'], 'y.title': ['A'], 'z.title': ['D']} 

EDIT2

Из того, что я могу сказать, вы ищете функцию, которая позволяет вам делать что-то вроде этого filter_my_table(my_table, 'y.title == x.title') где my_table – словарь столбцов, подобных вашему примеру, а сопровождающая строка – любая произвольно сложный критерий фильтрации (например, 'y.title == y.title and z.title != "F"' ). Если это так (как я подозреваю, это из вашего комментария в очень похожим вопросе ), мой второй пример даст вам то, что вы хотите, с небольшой модификацией. Если вам 'x.title' ограничение, имена столбцов должны быть действительными именами Python (например, 'x.title' должно быть 'x_title' или 'xtitle' или каким-либо другим допустимым именем Python), вы можете получить то, что хотите определяя новую функцию:

 def filter_from_condition_string(condition_string): return lambda row : eval(condition_string, globals(), row) 

Изменение filter_factory() :

 def filter_factory(conditions): ffcs = filter_from_condition_string #just to shorten the next line conds = [ffcs(c) if isinstance(c, (str, unicode)) else c for c in conditions] return lambda x : all(condition(x) for condition in conds) 

и переименование столбцов, чтобы ваш новый словарь

 my_dict = {'x_title' : ["A","A","B","B"], 'y_title' : ["B","A","B","A"], 'z_title' : ["C","D","E","F"]} 

Теперь вы можете переопределить conditions как

 conditions = [ "z_title == 'D'", "x_title == y_title or z_title != 'F'" ] 

Проверяя это на консоли, мы получаем

 >>> row_dict_to_col_dict(filter(filter_factory(conditions), col_dict_to_row_dict(my_dict))) {'x_title': ['A'], 'y_title': ['A'], 'z_title': ['D']}