python字典详细操作
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python字典详细操作相关知识
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Python 字典操作进阶学习了 Python 基本的字典操作后,学习这些进阶操作,让写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算,例如找出字典里对应值最大(最小)的项。解决方案一:假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项,可以这样做:>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')值得注意的是 d.values() 获取字典的全部值,d.keys() 获取字典的全部键,而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values(), d.keys()) 实质上生成的是一个 (valu
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Python字典基本操作希望对你有帮助,陌生人字典的创建:phonebook = {'Alice':'2341','Beth':'9102','zdf':'1821355'}items = [('name','Gunmby'),('age',42)]d = dict(items)d = dict(name='Gumby',age=43)字典的操作取大小:len(d)d[k]=v :赋值 or 添加值del d[k]:删除键值对k in d :检查是否包含该键例把数据通过类似于JSON格式的方式存储起来,输入需要的信息就能查找到你要的值;我的名字是ZDF,我要查找的是电话号码,这样需要查的数据的键已经有了,通过这个键就可以在字典中取到相应的数据。people = { 'Alice':{ 'phone':'2314', 'addr':'Foo drive 23' }, 'ZDF':{ 'phone':'1821355', 'addr':'wenshan'
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Python 中的字典操作字典在其他编程语言中又称作关联数组或散列表 通过键实现元素存取: 无序集合,可变类型容器,长度可变,异构,嵌套 表示方法: phonebook = {'Alice':'1234','Beth':'9102',...} 字典由键及相对应的值组成,这种键-值对称为项(item).在前面的示例中,键为名字,而值为电话号码。 每个键与其值之间都用冒号(:)分割,项与项之间用逗号分割,而整个字典放在花括号内{}. dict = {} 定义一个空字典 dict = {key1:value1,key2:value2,...} 注意: 在字典(以及其他映射类型)中,键必须是独一无二的,如果键发生冲突,以最后一个为准(可哈希对象才可以当作键,因为在查找是是把键做了个哈希 表进行查找的, 所以速度非常快,
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python字典类型字典类型简介字典(dict)是存储key/value数据的容器,也就是所谓的map、hash、关联数组。无论是什么称呼,都是键值对存储的方式。在python中,dict类型使用大括号包围:D = {"key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3"}dict对象中存储的元素没有位置顺序,所以dict不是序列,不能通过索引的方式取元素。dict是按照key进行存储的,所以需要通过key作为定位元素的依据,比如取元素或修改key对应的value。比如:D['key1'] # 得到value1 D['key2'] # 得到value2 D['key3'] # 得到value3字典的结构dict是一个hashtable数据结构,除了数据类型的声明头部分,还主要存储了3部分数据:一个hash值,两个指针。下面详细解释dict的结构。下面是一个Dict对象:D = {"key1": "value1", "key2
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- Python 数据类型详细篇:字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型,这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典,字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样,具体不一样在哪里我们一起来看一下:
- 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型,关于 for 循环语句的详细用法,请参考词条 Python 的循环控制语句。
- 6. 字典 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 {} 中间,每一对键值之间用逗号分开,例如:{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性,例如一本书,有书名、作者名、出版社等各种属性,可以使用字典描述如下:>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行,创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行,使用字符串 ‘title’ 作为键(索引)访问字典中对应的值在第 4 行,使用字符串 ‘author’ 作为键(索引)访问字典中对应的值在第 6 行,使用字符串 ‘press’ 作为键(索引)访问字典中对应的值
- Python 中的几种常用数据类型 在 Python 程序中,程序需要处理不同类型的数据,例如:在数学运算中,需要对数值进行加减乘除等计算。在文本处理中,需要对文本进行分割、连接等操作。Python 可以处理 7 种类型的数据:数值字符串布尔值列表元组字典集合本文简略介绍 Python 中每种数据类型的定义和使用场景,使得学习者获得对 Python 的数据类型的整体认识,在后续的小节中详细介绍每种类型的具体使用细节。
- 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 {} 中间,每一对键值之间用逗号分开,例如:{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性,例如一本书,有书名、作者名、出版社等各种属性,可以使用字典描述如下:>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行,创建了一个字典用于描述一本书;在第 2 行,使用字符串 ‘title’ 作为键(索引)访问字典中对应的值;在第 4 行,使用字符串 ‘author’ 作为键(索引)访问字典中对应的值;在第 6 行,使用字符串 ‘press’ 作为键(索引)访问字典中对应的值。
- 2. Pandas 字符串操作 Pandas 对字符串的操作是基于 Series 对象的 str 属性,该属性表示就是字符串对象,他下面封装了多种字符串操作函数,正是通过这些函数,我们可以方便的处理字符串,值得注意的是,Pandas 中的这些操作函数是单独封装的,实现上不同于 python 语言自带的字符串操作函数,使用起来更加的便捷,效率也更高。另外,Pandas 的 DataFrame 数据对象是不含该属性的,因此也不具有相应的字符串操作函数,但是我们在实际应用中,往往会根据需要获取 DataFrame 的数据子集返回 Series 数据对象,在通过 str 属性进行字符串的操作。Pandas 中提供了大量的字符串操作方法,我们这里依据是否影响字符串长度或内容,选取了 Pandas 库中常用的一些字符串操作函数进行详细讲解。**Tips:** 字符串中的操作函数,是区分大小写的,这点在使用时要注意。在讲解之前,我们还是先把 Excel 中的数据做一下处理,方便我们后面各个函数操作效果的呈现。解析后输出的数据结果:
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