Python中字典常用操作的示例详解

目录
  • 前言
  • 初始化
  • 合并字典
  • 字典推导式
  • Collections 标准库
  • 字典转 JSON
  • 字典转 Pandas

前言

字典是Python必用且常用的数据结构,本文梳理常用的字典操作,看这个就够了,涉及:

  • 初始化
  • 合并字典
  • 字典推导式
  • Collections 标准库
  • 字典转JSON
  • 字典转Pandas

初始化

# 最常用这种
my_object = {
  "a": 5,
  "b": 6
}
# 如果你不喜欢写大括号和双引号:
my_object = dict(a=5, b=6)

合并字典

a = { "a": 5, "b": 5 }
b = { "c": 5, "d": 5 }
c = { **a, **b } #最简单的方式
assert c == { "a": 5, "b": 5, "c": 5, "d": 5 }

# 合并后还要修改,可以这样:
c = { **a, **b, "a": 10 }
assert c == { "a": 10, "b": 5, "c": 5, "d": 5 }
b["a"] = 10
c = { **a, **b }
assert c == { "a": 10, "b": 5, "c": 5, "d": 5 }

字典推导式

# 使用字典推导式来删除 key
a = dict(a=5, b=6, c=7, d=8)
remove = set(["c", "d"])
a = { k: v for k,v in a.items() if k not in remove }
# a = { "a": 5, "b": 6 }

# 使用字典推导式来保留 key
a = dict(a=5, b=6, c=7, d=8)
keep = remove
a = { k: v for k,v in a.items() if k in keep }
# a = { "c": 7, "d": 8 }

# 使用字典推导式来让所有的 value 加 1
a = dict(a=5, b=6, c=7, d=8)
a = { k: v+1 for k,v in a.items() }
# a = { "a": 6, "b": 7, "c": 8, "d": 9 }

Collections 标准库

Collections 是 Python 中的一个内置模块,它有几个有用的字典子类,可以大大简化 Python 代码。我经常使用的其中两个类,defaultdict 和 Counter。此外,由于它是 dict 的子类,因此它具有标准方法,如 items()、keys()、values() 等。

from collections import Counter

counter = Counter()
#counter 可以统计 list 里面元素的频率
counter.update(['a','b','a']
#此时 counter = Counter({'a': 2, 'b': 1})

#合并计数
counter.update({ "a": 10000, "b": 1 })
# Counter({'a': 10002, 'b': 2})
counter["b"] += 100
# Counter({'a': 10002, 'b': 102})

print(counter.most_common())
#[('a', 10002), ('b', 102)]
print(counter.most_common(1)[0][0])
# => a

defaultdict 也是 dict 的必杀技:

from collections import defaultdict

# 如果字典的 value 是 字典
a = defaultdict(dict)
assert a[5] == {}
a[5]["a"] = 5
assert a[5] == { "a": 5 }

# 如果字典的 value 是列表
a = defaultdict(list)
assert a[5] == []
a[5].append(3)
assert a[5] == [3]

# 字典的 value 的默认值可以是 lambda 表达式
a = defaultdict(lambda: 10)
assert a[5] == 10
assert a[6] + 1 == 11

# 字典里面又是一个字典,不用这个,你要做多少初始化操作?
a = defaultdict(lambda: defaultdict(dict))
assert a[5][5] == {}

字典转 JSON

我们通常说的 JSON 就是指 JSON 字符串,它是一个字符串。Dict 可以转成 JSON 格式的字符串。

import json

a = dict(a=5, b=6)

# 字典转 JSON 字符串
json_string = json.dumps(a)
# json_string = '{"a": 5, "b": 6}'

# JSON 字符串转字典
assert a == json.loads(json_string)

# 字典转 JSON 字符串保存在文件里
with open("dict.json", "w+") as f:
    json.dump(a, f)

# 从 JSON 文件里恢复字典
with open("dict.json", "r") as f:
    assert a == json.load(f)

字典转 Pandas

import pandas as pd

# 字典转 pd.DataFrame
df = pd.DataFrame([
    { "a": 5, "b": 6 },
    { "a": 6, "b": 7 }
])
# df =
#    a  b
# 0  5  6
# 1  6  7

# DataFrame 转回字典
a = df.to_dict(orient="records")
# a = [
#    { "a": 5, "b": 6 },
#    { "a": 6, "b": 7 }
# ]

# 字典转 pd.Series
srs = pd.Series({ "a": 5, "b": 6 })
# srs =
# a    5
# b    6
# dtype: int64

# pd.Series 转回字典
a = srs.to_dict()
# a = {'a': 5, 'b': 6}

到此这篇关于Python中字典常用操作的示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python字典内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 详解python的字典及相关操作

    目录 什么是字典 创建一个字典 在原有字典上添加“键-值”对 修改字典中的值 删除键-值对 由类似对象组成的字典 遍历字典 什么是字典 字典是Python中最强大的数据类型之一,也是Python语言中唯一的映射类型.映射类型对象里哈希值(键,key)和指向的对象(值,value)是一对多的的关系,通常被认为是可变的哈希表,字典对象是可变的,它是一个容器类型,能存储任意个数的Python对象,其中也可包括其他容器类型. 字典类型与序列类型的区别:1.存取和访问数据的方式不同.2.序列类型只用数字类

  • python字典操作实例详解

    本文实例为大家分享了python字典操作实例的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import turtle ##全局变量## #词频排列显示个数 count = 10 #单词频率数组-作为y轴数据 data = [] #单词数组-作为x轴数据 words = [] #y轴显示放大倍数-可以根据词频数量进行调节 yScale = 6 #x轴显示放大倍数-可以根据count数量进行调节 xScale =

  • Python基础之字典常见操作经典实例详解

    本文实例讲述了Python基础之字典常见操作.分享给大家供大家参考,具体如下: Python字典 Python 中的字典是Python中一个键值映射的数据结构,下面介绍一下如何优雅的操作字典. 创建字典 Python有两种方法可以创建字典,第一种是使用花括号,另一种是使用内建 函数dict >>> info = {} >>> info = dict() 初始化字典 Python可以在创建字典的时候初始化字典 >>> info = {"name

  • Python字典的基础操作

    目录 1.字典的概念 2.创建和使用字典 2.1 创建字典 3.字典的运算 3.1 字典的方法 1.字典的概念 Python中的字典数据类型和现实中的字典很像,它是以键值对(键和值的组合)的方式把数据组织到一起,可以通过键找到与之对应的值并进行操作.就跟字典中每次字(键)都会有对应的解释(值)一样,每个字和它的解释合在一起就是字典中的一个条目,而字典中通常包含了很多个这样的条目. 2.创建和使用字典 在Python中创建字典使用{}字面量语法,这跟创建集合的符号是一样的.但是字典的{}中的元素是

  • python字典的常用操作方法小结

    Python字典是另一种可变容器模型(无序),且可存储任意类型对象,如字符串.数字.元组等其他容器模型.本文章主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建.访问.删除.其它操作等,需要的朋友可以参考下. 字典由键和对应值成对组成.字典也被称作关联数组或哈希表.基本语法如下: 1.创建字典 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'} 技巧: 字典中包含列表:dict={'yangrong':[

  • 详解Python字典的操作

    本篇介绍Python字典的常见操作. 修改字典元素,如图. 添加字典元素,如图. 删除字典元素del方法,如图. 删除字典元素clear方法,如图. len(),keys(), values()方法,如图. items, has_key方法,如图.

  • Python中字典的相关操作介绍

    字典的添加与修改 # coding:utf-8 if __name__ == '__main__': example = {'name': 'xie', 'age': 27} example2 = example.copy() example3 = example.copy() ''' 例1:使用dict[key] = value,这种方法如果dict中存在该key,则修改该key上的值=value,不存在该key,则创建该key=>value 例2:使用dict.setdefault(key,

  • Python中字典常用操作的示例详解

    目录 前言 初始化 合并字典 字典推导式 Collections 标准库 字典转 JSON 字典转 Pandas 前言 字典是Python必用且常用的数据结构,本文梳理常用的字典操作,看这个就够了,涉及: 初始化 合并字典 字典推导式 Collections 标准库 字典转JSON 字典转Pandas 初始化 # 最常用这种 my_object = { "a": 5, "b": 6 } # 如果你不喜欢写大括号和双引号: my_object = dict(a=5,

  • Python中bisect的用法及示例详解

    bisect是python内置模块,用于有序序列的插入和查找. 查找: bisect(array, item) 插入: insort(array,item) 查找 import bisect a = [1,4,6,8,12,15,20] position = bisect.bisect(a,13) print(position) # 用可变序列内置的insert方法插入 a.insert(position,13) print(a) 输出: 5 [1, 4, 6, 8, 12, 13, 15, 2

  • Python中三种花式打印的示例详解

    目录 1. 引言 2. 打印圣诞树 2.1 问题描述 2.2 问题分析 3. 打印字母版圣诞树 3.1 问题描述 3.2 问题分析 4. 打印字母版菱形 4.1 问题描述 4.2 问题分析 5. 总结 1. 引言 在Python中有很多好玩的花式打印,对厉害的高手来说可能是小菜一碟,对入门的小白来说往往让人望而退步,我们今天就来挑战下面三个常见的花式打印吧... 2. 打印圣诞树 2.1 问题描述 编码实现函数christmas_tree(height),该函数输入参数为一个整数表示圣诞树的高度

  • 详解Python中生成随机数据的示例详解

    目录 随机性有多随机 加密安全性 PRNG random 模块 数组 numpy.random 相关数据的生成 random模块与NumPy对照表 CSPRNG 尽可能随机 os.urandom() secrets 最佳保存方式 UUID 工程随机性的比较 在日常工作编程中存在着各种随机事件,同样在编程中生成随机数字的时候也是一样,随机有多随机呢?在涉及信息安全的情况下,它是最重要的问题之一.每当在 Python 中生成随机数据.字符串或数字时,最好至少大致了解这些数据是如何生成的. 用于在 P

  • C语言中文件常见操作的示例详解

    目录 文件打开和关闭 文件写入 文件读取 fseek函数 ftell函数 Demo示例 解决读取乱码 FILE为C语言提供的文件类型,它是一个结构体类型,用于存放文件的相关信息.文件打开成功时,对它作了内存分配和初始化. 每当打开一个文件的时候,系统会根据文件的情况自动创建一个FILE结构的变量,并填充其中的信息,使用者不必关心细节. 一般都是通过一个FILE的指针来维护这个FILE结构的变量,这样使用起来更加方便. 文件打开和关闭 C语言的安全文件打开函数为_wfopen_s和_fopen_s

  • 如何在Python中隐藏和加密密码示例详解

    目录 前言 maskpass() 安装: askpass(): advpass(): base64() 在输入时间内隐藏用户密码 总结 前言 有多种 Python 模块用于隐藏用户输入的密码,其中一个是**maskpass()模块.在 Python 中,借助maskpass()模块和base64()**模块,我们可以在输入时使用星号(*) 隐藏用户的密码,然后借助 base64() 模块可以对其进行加密. maskpass() maskpass() 是一个 Python 模块,可用于在输入期间隐

  • 在Python中执行系统命令的方法示例详解

    前言 Python经常被称作"胶水语言",因为它能够轻易地操作其他程序,轻易地包装使用其他语言编写的库.在Python/wxPython环境下,执行外部命令或者说在Python程序中启动另一个程序的方法. 本文将详细介绍关于Python中如何执行系统命令的相关资料,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. (1) os.system() 这个方法直接调用标准C的system()函数,仅仅在一个子终端运行系统命令,而不能获取执行返回的信息. >>> import os

  • Python中的类与类型示例详解

    1.经典类与新式类 在了解Python的类与类型前,需要对Python的经典类(classic classes)与新式类(new-style classes)有个简单的概念. 在Python 2.x及以前的版本中,由任意内置类型派生出的类(只要一个内置类型位于类树的某个位置),都属于"新式类",都会获得所有"新式类"的特性:反之,即不由任意内置类型派生出的类,则称之为"经典类". "新式类"和"经典类"的区

  • python中reload(module)的用法示例详解

    前言 本文主要给大家介绍了关于python中reload(module)用法的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 1.Python2中可以和Python3中关于reload()用法的区别. Python2 中可以直接使用reload(module)重载模块. Pyhton3中需要使用如下方式: (1) >>> from imp >>> imp.reload(module) (2) >>> from imp imp

  • python中的mock接口开发示例详解

    什么是mock? mock在翻译过来有模拟的意思.它允许您用模拟对象替换您的系统的部分,并对它们已使用的方式进行断言. Mock通常是指,在测试一个对象时,我们构造一些假的对象来模拟与其交互.而这些Mock对象的行为是我们事先设定且符合预期.通过这些Mock对象来测试对象在正常逻辑,异常逻辑或压力情况下工作是否正常,Mock的行为固定,它确保当你访问该Mock的某个方法时总是能够获得一个没有任何逻辑的直接就返回的预期结果.Mock接口就是用一些合理的手段构造对象去模拟真实接口. import f

随机推荐