python – 如何比较字典中的值？

2019年8月3日 197次阅读

我有一个看起来像这样的字典：

{'METTS MARK': {'salary': 365788, 'to_messages': 807, 'deferral_payments': 'NaN', 'total_payments': 1061827, 'exercised_stock_options': 'NaN', 'bonus': 600000, 'restricted_stock': 585062, 'shared_receipt_with_poi': 702, 'restricted_stock_deferred': 'NaN', 'total_stock_value': 585062, 'expenses': 94299, 'loan_advances': 'NaN', 'from_messages': 29, 'other': 1740, 'from_this_person_to_poi': 1, 'poi': False, 'director_fees': 'NaN', 'deferred_income': 'NaN', 'long_term_incentive': 'NaN', 'email_address': 'mark.metts@enron.com', 'from_poi_to_this_person': 38}, 
'BAXTER JOHN C': {'salary': 267102, 'to_messages': 'NaN', 'deferral_payments': 1295738, 'total_payments': 5634343, 'exercised_stock_options': 6680544, 'bonus': 1200000, 'restricted_stock': 3942714, 'shared_receipt_with_poi': 'NaN', 'restricted_stock_deferred': 'NaN', 'total_stock_value': 10623258, 'expenses': 11200, 'loan_advances': 'NaN', 'from_messages': 'NaN', 'other': 2660303, 'from_this_person_to_poi': 'NaN', 'poi': False, 'director_fees': 'NaN', 'deferred_income': -1386055, 'long_term_incentive': 1586055, 'email_address': 'NaN', 'from_poi_to_this_person': 'NaN'}, 
'ELLIOTT STEVEN': {'salary': 170941, 'to_messages': 'NaN', 'deferral_payments': 'NaN', 'total_payments': 211725, 'exercised_stock_options': 4890344, 'bonus': 350000, 'restricted_stock': 1788391, 'shared_receipt_with_poi': 'NaN', 'restricted_stock_deferred': 'NaN', 'total_stock_value': 6678735, 'expenses': 78552, 'loan_advances': 'NaN', 'from_messages': 'NaN', 'other': 12961, 'from_this_person_to_poi': 'NaN', 'poi': False, 'director_fees': 'NaN', 'deferred_income': -400729, 'long_term_incentive': 'NaN', 'email_address': 'steven.elliott@enron.com', 'from_poi_to_this_person': 'NaN'}
}

这只是字典的一小部分.我将如何使用for循环遍历每个子词典的工资值,并将其与下一个词典进行比较,以找出谁拥有最高薪水？我正在尝试这样的事情：

big = 0
for i in data_dict:
    if data_dict[i]["salary"] > big:
        big = i
print i

但它并没有给我正确答案.另外,我如何使用for循环来检查谁拥有最高薪水和最大奖金？任何帮助将不胜感激.谢谢.

最佳答案 您的原始错误是将错误的数据存储为max而不是工资值.

你可以使用关键函数使用字典上的max来更有效地计算最大值和“pythonic”,这是一个元组工资/奖金(所以相同的工资：奖金比较)：

print(max(d,key=lambda x : (d[x]["salary"],d[x]["bonus"])))

这给了我

METTS MARK
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