Python中字典常用操作的示例详解_Python

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}