使用 JMESPath 根据另一个查询结果过滤列表

Question

拥有一个如下所示的对象：

{
  "pick": "a",
  "elements": [
    {"id": "a", "label": "First"},
    {"id": "b", "label": "Second"}
  ]
}

如何检索elements列表中id等于 值的项目pick？

我正在尝试类似的事情：

elements[?id == pick]

但是，显然，比较器右侧的表达式是相对于根据我的过滤器表达式测试的对象进行评估的。

我怎样才能实现我想要的？如果这不可能开箱即用，您对我应该从哪里开始扩展 JMESPath 有什么建议吗？谢谢你！

Answer 1

不幸的是，JMESPath不允许引用父元素。

要规避此限制，在这个简单的情况下，您可以：

• 读取第一个查询中的pick属性，
• 使用刚刚读取的值创建第二个查询，
• 读取第二个查询中想要的内容。

实际上，由于f-strings，最后两个步骤可以在一条指令中执行，因此代码可以是：

pck = jmespath.search('pick', dct)
jmespath.search(f'elements[?id == `{pck}`]', dct)

其中dct是源 JSON 对象。

更复杂的情况

如果您有更复杂的情况（例如，许多此类元素，每种情况下都有不同的选择 值），则应该使用其他工具。

一个非常有趣的选择是使用Pandas包。

假设您的源词典包含：

dct = {
  "x1": {
    "pick": "a",
    "elements": [
      {"id": "a",    "label": "First_a"},
      {"id": "b",    "label": "Second_a"},
      {"id": "c",    "label": "Third_a"}
    ]
  },
  "x2": {
    "pick": "b",
    "elements": [
      {"id": "a",    "label": "First_b"},
      {"id": "b",    "label": "Second_b"},
      {"id": "c",    "label": "Third_b"}
    ]
  }
}

首先要做的是将dct转换为Pandas DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(dct, orient='index')

结果（以“缩短”形式打印）是：

   pick                                           elements
x1    a  [{'id': 'a', 'label': 'First_a'}, {'id': 'b', ...
x2    b  [{'id': 'a', 'label': 'First_b'}, {'id': 'b', ...

描述（如果您没有Pandas经验）：

• x1、x2、... - 索引列 - 取自dct中第一级键的值。
• pick - 包含（毫不奇怪）pick元素的列，
• elements - 包含元素的列（现在每个单元格包含整个列表）。

这个形状没有多大用处，所以让我们分解 元素列：

df = df.explode('elements')

现在df包含：

   pick                          elements
x1    a   {'id': 'a', 'label': 'First_a'}
x1    a  {'id': 'b', 'label': 'Second_a'}
x1    a   {'id': 'c', 'label': 'Third_a'}
x2    b   {'id': 'a', 'label': 'First_b'}
x2    b  {'id': 'b', 'label': 'Second_b'}
x2    b   {'id': 'c', 'label': 'Third_b'}

这种形状更接近我们所需要的：每个源行都被分成几行，每行都有与初始列表不同的项目。

还有一件事要做，即创建一个包含id值的列，稍后与选择列进行比较。要执行此操作，请运行：

df['id'] = df.elements.apply(lambda dct: dct['id'])

现在df包含：

   pick                          elements id
x1    a   {'id': 'a', 'label': 'First_a'}  a
x1    a  {'id': 'b', 'label': 'Second_a'}  b
x1    a   {'id': 'c', 'label': 'Third_a'}  c
x2    b   {'id': 'a', 'label': 'First_b'}  a
x2    b  {'id': 'b', 'label': 'Second_b'}  b
x2    b   {'id': 'c', 'label': 'Third_b'}  c

要获得最终结果，您应该：

• 选择带有pick column == id的行，
• 仅采用元素列（与键列一起，但 Pandas为您提供了开箱即用的详细信息）。

执行此操作的代码是：

df.query('pick == id').elements

给予：

x1     {'id': 'a', 'label': 'First_a'}
x2    {'id': 'b', 'label': 'Second_b'}

用Pandas 的话说，它是一个Series（假设是一个列表，其中每个元素都用索引“标记”）。

现在您可以将其转换为字典或任何您想要的内容。