In Bezug auf Wörterbuchoperationen in Python reicht es aus, dies zu lesen

Das Wörterbuch ist eine notwendige und häufig verwendete Datenstruktur in Python. Es reicht aus, sich Folgendes anzusehen:

Initialisierung
• Wörterbuch zusammenführen
• Wörterbuchableitung
• Sammlungen Standardbibliothek
• Wörterbuch zu JSON
• Wörterbuch zu Pandas

Initialisierung

# 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)

Wörterbuch zusammenführen

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 }

Wörterbuchverständnis

# 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 }

#🎜 🎜#Sammlungen Standardbibliothek

#🎜 🎜#Collections ist ein integriertes Modul in Python, das über mehrere nützliche Wörterbuch-Unterklassen verfügt, die Python-Code erheblich vereinfachen können. Zwei der Klassen, die ich häufig verwende, sind defaultdict und Counter. Da es sich außerdem um eine Unterklasse von dict handelt, verfügt es über Standardmethoden wie items(),keys(),values()usw.

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 ist auch das Nirvana von dict:

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] == {}

Dictionary to JSON

Was wir normalerweise JSON nennen, bezieht sich auf einen JSON-String, der ein ist Zeichenfolge. Dict kann in einen String im JSON-Format konvertiert werden.

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)

Wörterbuch zu Pandas

import pandas as pd

# 字典转 pd.DataFrame
df = pd.DataFrame([
{ "a": 5, "b": 6 },
{ "a": 6, "b": 7 }
])
# df =
#ab
# 056
# 167

# 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 =
# a5
# b6
# dtype: int64

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

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