如何从另一个python字典中获取一个字典中的对应列表值，并将它们作为键列出、比较和打印csv？

Question

我从大量数据中创建了一个默认字典，其中的值作为列表，如下所示。默认字典值在默认字典中表示为列表。你知道吗

default_dict = {('text2015', 'webnet'): [52384, 22276, 97376, 93696, 12672], ('datascience', 'bigdata', 'links'): [18720], ('biological', 'biomedics', 'datamining', 'datamodel', 'semantics'): [82465, 43424], ('links', 'scientometrics'): [23297, 73120]}

我还有另一个数据字典，它将默认字典中的各个列表值作为键。数据字典中的顺序是（key\u ID:[text\u values]，total，guser\u ID）。数据字典的形式如下：

data_dictionary = {52384: (['text2015', 'webnet'], 1444856137000, 335829830), 18720: (['datascience', 'bigdata', 'links'], 1444859841000, 17987803), 82465: (['biological', 'biomedics', 'datamining', 'datamodel', 'semantics'], 1444856, 335829830), 73120: (['links', 'scientometrics'], 144481000, 17987803), 22276: (['text2015', 'webnet'], 1674856137000, 615387550), 97376: (['text2015', 'webnet'], 1812856137000, 371559830), 43424: (['biological', 'biomedics', 'datamining', 'datamodel', 'semantics'], 5183856, 363549260), 23297: (['links', 'scientometrics'], 1614481000, 26253825)}

值列表中的第二个选项（sum）是我希望用来比较不同键的数字。这是一个总数。我想在CSV文件中首先显示总和最小的key\u ID，然后显示总和较大的ID，以此类推，如下所示。大写：

（key_ID（最小和）；key_ID；sum for（最小和）key_ID；sum for other key_ID；共享文本）

> 52384 ; 22276 ; 1444856137000 ; 1674856137000 ; ['text2015', 'webnet']
> 52384 ; 97376 ; 1444856137000 ; 1812856137000 ; ['text2015', 'webnet']
> 18720 ; 18720 ; 1444859841000 ; 1444859841000 ; ['datascience','bigdata', 'links']
> 82465 ; 43424 ; 1444856 ; 5183856 ;['biological', 'biomedics', 'datamining', 'datamodel', 'semantics']  
> 73120 ; 23297 ; 144481000 ; 1614481000 ; ['links', 'scientometrics']

到目前为止，我试图使用字典来构建值，并使用pandas打印为csv，但没有太大成功。任何想法都会很有帮助。此代码为每个文本提供共享该文本的密钥标识的单独csv文件。你知道吗

for key, value in default_dict.items():
    df = pd.DataFrame(value)
    df.to_csv('graph' + '_'.join(key) + '.csv', index=False)

Answer 1

以下代码执行以下操作：

1. 创建一个新的字典，保存两个字典中出现的记录，每个列表按“sum”从低到高排序（我用一个表达式编写了它；为了可读性，您可以考虑将它分解为多个步骤）
2. 浏览新字典，看看最低和项是否必须有自己的行（当它是唯一的项时）
3. 浏览必须有自己行的项目，并按上面的格式输出内容。你知道吗

或者，您可以将其导入到数据帧中，以让Pandas处理保存为CSV的操作。我希望这有帮助。你知道吗

output_dict = {textval: sorted(
                          [[key_ID, data_dictionary[key_ID][1]]
                          for key_ID in default_dict[textval]
                          if key_ID in data_dictionary],
                        key=lambda x: x[1])
               for textval in default_dict}

for textval, entries in output_dict.items():
    list_for_output = entries if len(entries) == 1 else entries[1:]
    for item in list_for_output:
        print('%d ; %d ; %d ; %d ; %s' % (entries[0][0], item[0],
        entries[0][1], item[1], list(textval)))