python 字典快速匹配

最新推荐文章于 2025-11-28 10:09:50 发布

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#字典快速匹配 #模型

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本文介绍了一种利用Pandas库进行高效字典匹配的方法，相较于传统的Python字典匹配方式，该方法能显著提高处理速度。通过将词汇字典和文档分词转化为DataFrame，并运用merge函数进行内连接，实现了快速查找词汇对应ID的功能。

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有时候我们在生成模型的时候，会出现在一个好几十万的字典 dict 里面匹配数据，但往往这种方法造成的时间损耗是巨大的。

比如以下代码：

# word_index 就是有几十万数据的词汇字典
# post 就是分词后的文档
for w in post.split(" "):
    if w in word_index.keys():
        word_model.append(word_index[w])

这种方法往往是非常耗时的，但我们可以使用 pandas 模块实现这个快速匹配的问题，示例如下

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
# 词汇字典
ss = {"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}

# 文档分词
uu = ["a","c","f","d","b","h","e"]

# 将文档分词转换成 DF
article = pd.DataFrame({"word":uu})

# 将词汇字典也转换成 DF
wordid = pd.DataFrame({"word":[s[0] for s in ss.items()],"id":[s[1] for s in ss.items()]})
# 对字典设置索引
wordid.set_index("word")

# 进行匹配
df_inner = pd.merge(article,wordid,how = "inner")
print list(df_inner["id"])

更多的关于 pandas 的用法：https://blog.youkuaiyun.com/liufang0001/article/details/77856255

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