python字典索引值

python字典索引值相关知识

• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，
• 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
• 【九月打卡】第九天python字典常用方法

  课程名称：python全能工程师课程章节：python字典常用方法课程讲师：deweizhang课程内容：1、字典添加数据：[]处理法、update函数，内置函数setdefault字典没有索引。通过[]获取键key对应的值value，已有的key赋值给新值，就是修改，没有的key就是新建一个键值。update函数：将一个字典的元素添加到另一个字典中，如有相同的键，就会将对应的值覆盖掉。setdefault函数：获取指定key的值，若key不存在于字典中，添加key并将value设为默认值。字典中的key是唯一的。2、keys函数：获取字典中的键，返回伪列表dict.keys()values函数：获取字典中的值，返回伪列表dict.values()3、[]和get方法[]:获取值、修改值。获取的key不存在，则报错；dict.get(key,default = None)，若key不存在，则返回None，可指定默认值。4、字典的删除清除字典dict.clear()删除字典指定的key：dict.pop()d
• Python拉链法和开地址法实现字典

  Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 在列表中使用下标索引可以快速的得到对应的值，那么我们需要做的有两件事情： 怎样把键计算出一个唯一值 怎样把这个唯一值均匀并且唯一的分布在长度固定的列表中 怎样把键计算出一个唯一值 > 因为字典的键是不可变的，可hash的，因此我们可以用hash函数计算key对应的唯一hash值。 怎样把这

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• 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
• 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. 修改索引值 很多时候我们创建的数据，或者解析出来的数据，索引都是默认生成的，而我们为了方便数据的分析，需要对数据的行索引值或者列索引值进行修改，那这里 Pandas 中提供了一个函数 rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors=‘ignore’)，该函数通过灵活的参数设置，能够高效便捷的进行索引值的修改，下面我们列举了常用的几个参数说明：参数名说明mapper这里是要传入的映射关系，可以是个字典或者函数index指定行索引columns指定列索引axis表示修改行索引（axis=0 默认）还是列索引（axis=1）inplace是否在原数据基础上修改，默认 inplace=False 会返回一个新的数据集
• 2.2 修改列索引值 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 修改行索引和 rename({0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"},axis=0) 等价data_res=data.rename(index={0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"})print(data_res)# 修改列索引和 rename({"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"},axis=1) 等价data_res=data.rename(columns={"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"})print(data_res)# --- 输出结果 --- bcyy 推出时间 jiage 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：我们这里通过 columns 指定了映射关系，将列索引值编程语言和价格分别修改为 bcyy 和 jiage ，通过输出结果可以看到修改的效果。当然如果我们同时设置 index 和 columns 的映射关系，则会同时修改对应的索引值：# 修改列索引和 rename({"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"},axis=1) 等价data_res=data.rename(index={0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"},columns={"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"})print(data_res)# --- 输出结果 ---bcyy 推出时间 jiage 主要创始人aa java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossumbb C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchiecc js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup
• 高级索引 Numpy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了前面章节介绍的用整数和切片的索引外，本节深入介绍布尔型索引和花式索引。
• 2.1 修改行索引值 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 修改行索引和 rename({0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"},axis=0) 等价data_res=data.rename(index={0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"})print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人aa java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossumbb C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchiecc js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：我们通过 index 参数指定映射关系，修改了列索引0,2,3的索引值为aa，bb，cc，通过输出结果可以看出修改的效果。

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