京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python cookbook(数据结构与算法)在字典中将键映射到多个值上的方法
本文实例讲述了Python在字典中将键映射到多个值上的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题:一个能将键(key)映射到多个值的字典(即所谓的一键多值字典[multidict])
解决方案:如果想让键映射到多值,需要将这多个值保持到另一个容器如列表或集合中;
>>> d={'a':[1,2,3],'b':[4,5]}
>>> d
{'b': [4, 5], 'a': [1, 2, 3]}
>>> e={'a':{1,2,3,3},'b':{4,5}}
>>> e
{'b': {4, 5}, 'a': {1, 2, 3}}
>>> f={'a':[1,2,3,3],'b':[4,5]}
>>> f
{'b': [4, 5], 'a': [1, 2, 3, 3]}
>>>
更方便的创建这样的字典是利用collections模块中的defaultdict类。defaultdict的一个特点是它会自动给字典初始化第一个值,这样只需添加元素即可。例如:
from collections import defaultdict
d=defaultdict(list) #创建一键多值的字典,key的value是list类型
d['a'].append(1)
d['a'].append(2)
d['a'].append(2)
d['b'].append(4)
c=defaultdict(set) #创建一键多值的字典,key的value是set类型
c['a'].add(1)
c['a'].add(2)
c['a'].add(2)
c['b'].add(4)
print('key的value是list类型的字典:',d)
print('key的value是set类型的字典:',c)
>>> ================================ RESTART ================================
>>>
key的value是list类型的字典: defaultdict(<class 'list'>, {'b': [4], 'a': [1, 2, 2]})
key的value是set类型的字典: defaultdict(<class 'set'>, {'b': {4}, 'a': {1, 2}})
>>>
关于defaultdict需要注意的一点,他会自动创建字典表项以待稍后的访问(即使这些表项当前在字典中还没有找到)。
如果想取消这个功能,可以在普通的字典上调用setdefault()方法来取代,例如:
d={} #一个普通的字典
d.setdefault('a',[]).append(1)
d.setdefault('a',[]).append(2)
d.setdefault('a',[]).append(2)
d.setdefault('b',[]).append(4)
>>>
key的value是list类型的字典:
{'a': [1, 2, 2], 'b': [4]}
补充:
构建一个一键多值的字典很容易,但是如果试着自己对第一个值做初始化操作,这个会变得很杂乱,如果使用defaultdic后代码会简洁很多:
pairs={'a':[22,44],'b':[88]}
d=defaultdict(list)
for key,value in pairs.items():
d[key].append(value)
print (d)
>>>
defaultdict(<class 'list'>, {'a': [[22, 44]], 'b': [[88]]})
>>>
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04