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Python字典操作指南

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

本文目录

    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 =
    #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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