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初级

实现字段过滤（Sparse Fieldsets）

未完成
初级参考 完整示例代码供参考，建议自己理解后重新输入 
def solve():
    from pyodide.http import open_url
    from io import StringIO
    products_csv = open_url("https://data.zuihe.com/dbd/ms-shop/state_00/products.csv").read()
    import pandas as pd
    from io import StringIO
    products = pd.read_csv(StringIO(products_csv))
    def sparse_fields(data, fields_str):
        fields = [f.strip() for f in fields_str.split(',')]
        valid = [f for f in fields if f in data.columns]
        return data[valid].to_dict('records')
    cases = ['id,name', 'id,name,price', 'name,stock,category']
    for fields in cases:
        result = sparse_fields(products.head(3), fields)
        print(f"fields={fields}: {[list(r.keys()) for r in result[:1]]}")

示例

输入
solve()
期望输出
fields=id,name: [['id', 'name']]
fields=id,name,price: [['id', 'name', 'price']]
fields=name,stock,category: [['name', 'stock', 'category']]
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