怎么按照字典的值对匹配结果分类

请问使用字典筛选匹配csv文件后，怎么按照字典的值对匹配结果分类

如图，已筛选出Applicant里包含字典中key值的行，现在想新增一行表示该匹配结果中字典的值（学校的分类）

你说错了吧，不是新增一行，是新增一列表示该学校的类别是什么吧，实现效果如下：

代码如下：

# 分类
def category(name):
    cate = ''
    for k,v in school_dict.items():
        if name in k:
            cate = v
            break
    return  cate

#df['name']中name表示学校名称那一列的列名
df['school_category'] = df['name'].apply(category)

望采纳！！！！

您可以使用Python的字典（Dictionary）和列表（List）数据结构来对匹配结果进行分类。

假设您已经使用字典对CSV文件进行了筛选匹配，并且得到了匹配结果的字典对象 match_dict。假设字典中的键是CSV文件中的某个字段，值是包含该字段的所有行数据的列表，例如：

match_dict = {'apple': [['apple', 'red', 'round'], ['apple', 'green', 'oval']],
              'banana': [['banana', 'yellow', 'long'], ['banana', 'green', 'curved']]}

其中，键 'apple' 和 'banana' 分别表示匹配结果中包含 'apple' 和 'banana' 的行数据，对应的值为包含这些行数据的列表。

接下来，您可以根据字典的值来对匹配结果进行分类，例如将所有 match_dict 中值的第二列（即颜色）为 'red' 的行数据放到一个列表，将所有颜色为 'green' 的行数据放到另一个列表，以此类推。代码示例如下：

red_list = []
green_list = []
yellow_list = []
# 遍历字典中的所有键值对
for key, value in match_dict.items():
    # 遍历列表中的所有行数据
    for row in value:
        # 根据颜色将行数据分类
        if row[1] == 'red':
            red_list.append(row)
        elif row[1] == 'green':
            green_list.append(row)
        elif row[1] == 'yellow':
            yellow_list.append(row)

在上述示例中，我们定义了三个列表 red_list、green_list 和 yellow_list，分别用于存储颜色为 'red'、'green' 和 'yellow' 的行数据。然后，我们遍历 match_dict 中的所有键值对，遍历其中的所有行数据，根据颜色将行数据分类存储到对应的列表中。

您可以根据需要进行修改，例如可以根据不同的属性进行分类，将行数据存储到不同的文件中等等。
如有帮助，还请动动手指点个赞呗！

可以看下python参考手册中的 python- 字典

假设你已经将CSV文件读入到了一个Pandas DataFrame中，你可以使用以下代码按照字典的值对匹配结果分类，并新增一列表示该匹配结果中字典的值：

# 假设你已经用字典进行了筛选，得到了一个名为result的DataFrame

# 定义字典分类函数
def classify_school(school_dict, school_name):
    """
    根据字典将学校分类
    """
    for key, value in school_dict.items():
        if school_name in value:
            return key
    return None  # 如果没有匹配到任何分类，则返回None或其他指定的值

# 假设字典名为school_dict，字典中的key是分类名称，value是包含在该分类的学校名称列表

# 新增一列表示该匹配结果中字典的值（学校的分类）
result['school_category'] = result['school_name'].apply(lambda x: classify_school(school_dict, x))
这段代码中，classify_school函数接受两个参数：school_dict是学校分类字典，school_name是待分类的学校名称。该函数会遍历字典中的所有键值对，查找是否有学校名称匹配到字典中的某个分类，如果有则返回该分类名称，否则返回None或其他指定的值。

接下来，我们使用apply方法在DataFrame的school_name列上调用classify_school函数，将返回值添加到school_category列中，从而实现了按照字典的值对匹配结果分类的功能。

您可以使用Python的sorted()函数，它可以按照字典的值对匹配结果进行排序和分类。具体步骤如下：

将字典的键值对转换为元组列表，其中每个元组包含键和值。
使用sorted()函数按照元组的第二个元素（即值）进行排序。
使用groupby()函数根据元组的第二个元素（即值）进行分组。

将每个分组转换回字典并存储在一个列表中。
下面是一个示例代码：

from itertools import groupby
# 示例字典
my_dict = {'apple': 5, 'banana': 2, 'orange': 5, 'kiwi': 3}
# 将字典转换为元组列表，并按值排序
sorted_tuples = sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1])
# 按值分组并转换回字典
result = []
for key, group in groupby(sorted_tuples, lambda x: x[1]):
 group_dict = {item[0]: item[1] for item in group}
 result.append(group_dict)
# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

[{'banana': 2}, {'kiwi': 3}, {'apple': 5, 'orange': 5}]

这意味着，banana的值为2，kiwi的值为3，apple和orange的值都为5。