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使用 Python 过滤字典生成新的字典

花韻仙語

发布： 2025-10-03 10:57:14

原创

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使用 python 过滤字典生成新的字典

本文将介绍如何使用 Python 过滤字典，根据特定规则创建两个新的字典。摘要：通过遍历原始字典，并结合 any() 函数判断字典的值是否包含指定的字符串，将符合条件的键值对分别添加到两个新的字典中，最终实现字典的拆分。

在 Python 编程中，经常会遇到需要根据某些条件从一个字典中提取数据，并将其分别存储到不同的字典中的情况。例如，我们有一个包含各种金融合约代码的字典，需要根据合约代码中包含的特定字符串，将其分为看涨期权（Call Option）和看跌期权（Put Option）两类。本文将详细介绍如何使用 Python 实现这一功能。

字典过滤方法详解

假设我们有以下字典 dct：

dct={'48689': 'FINNIFTY02JAN24C20900', '46624': 'FINNIFTY09JAN24P20900', '40811': 
'NIFTY14DEC23C20750', '40812': 'NIFTY14DEC23P20750', '40813': 'NIFTY14DEC23C20800', '40814': 
'NIFTY14DEC23P20800', '40817': 'NIFTY14DEC23C20850', '40818': 'NIFTY14DEC23P20850', '40828': 
'NIFTY14DEC23C20900', '40832': 'NIFTY14DEC23P20900', '40834': 'NIFTY14DEC23C20950', '40839': 
'NIFTY14DEC23P20950'}

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我们的目标是创建两个新的字典 dict_C 和 dict_P，其中：

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dict_C 包含 dct 中所有值包含 "23C1"、"23C2"、"24C2" 或 "24C1" 的键值对。
dict_P 包含 dct 中所有值包含 "23P1"、"23P2"、"24P2" 或 "24P1" 的键值对。

以下是实现该功能的 Python 代码：

dict_C = {}
dict_P = {}
arrC = ["23C1", "23C2", "24C2", "24C1"]
arrP = ["23P1", "23P2", "24P2", "24P1"]

for key, value in dct.items():
    if any(x in value for x in arrC):
        dict_C[key] = value
    elif any(x in value for x in arrP):
        dict_P[key] = value

print("dict_C - ", dict_C)
print("dict_P - ", dict_P)

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代码解释：

初始化字典： 首先，我们创建两个空字典 dict_C 和 dict_P，用于存储过滤后的结果。
定义过滤条件： arrC 和 arrP 列表分别存储了看涨期权和看跌期权的过滤字符串。
迭代字典： 使用 dct.items() 迭代原始字典 dct 的键值对。
应用过滤条件： 对于每个键值对，使用 any() 函数检查值是否包含 arrC 或 arrP 中的任何一个字符串。any(x in value for x in arrC) 等价于检查 value 中是否包含 arrC 列表中的任意一个元素。
添加到新字典： 如果值满足看涨期权的条件，则将其添加到 dict_C 中；如果满足看跌期权的条件，则将其添加到 dict_P 中。

输出结果：

dict_C -  {'48689': 'FINNIFTY02JAN24C20900', '40811': 'NIFTY14DEC23C20750', '40813': 'NIFTY14DEC23C20800', '40817': 'NIFTY14DEC23C20850', '40828': 'NIFTY14DEC23C20900', '40834': 'NIFTY14DEC23C20950'}
dict_P -  {'46624': 'FINNIFTY09JAN24P20900', '40812': 'NIFTY14DEC23P20750', '40814': 'NIFTY14DEC23P20800', '40818': 'NIFTY14DEC23P20850', '40832': 'NIFTY14DEC23P20900', '40839': 'NIFTY14DEC23P20950'}

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总结

本文介绍了一种使用 Python 过滤字典并创建新字典的方法。通过使用 dct.items() 迭代字典，并结合 any() 函数进行条件判断，可以高效地实现字典的过滤和拆分。这种方法不仅简洁易懂，而且具有良好的可扩展性，可以根据实际需求灵活地修改过滤条件。在实际应用中，可以根据具体的业务场景，调整 arrC 和 arrP 列表中的过滤字符串，以满足不同的数据处理需求。同时，也可以将该方法封装成函数，以便在多个地方重复使用。

以上就是使用 Python 过滤字典生成新的字典的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！