2022年最新Python大数据之Python基础【五】(字典)

简介: 2022年最新Python大数据之Python基础【五】(字典)

9、字典的定义

  • 格式:变量 = {key1 : value1, key2: value2…}
  • 空字典定义:
  • {}
  • dict()
  • 字典中键不能重复,是唯一的,但是值可以重复
  • 字典中的键要见名知意,体现字典可以见名知意的特性
# 字典:储存多个数据,以键值对形式存储,方便快速存取
# 字典的键要见名知意
# 字典定义格式: 变量 = {键1:值1, 键2:值2.....}
dict1 = {'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': '女'}
# 使用print打印可以显示字典中的所有数据
print(dict1)
# 查看字典类型
print(type(dict1))  # <class 'dict'>
# 空字典定义方法
dict2 = {}
# 或者
dict3 = dict()
print(dict2, dict3)
print(type(dict2), type(dict3))
# 见名知意的重要性
# 需求: 使用字典保存一个人的信息  xiaoming  18   男  001
# 保存方式一:
# dict4 = {'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': '男', '学号': '001'}
# print(dict4)
# 保存方式二:
# 字典的优势是快速存取,注意命名键的时候要见名知意,并且易于记忆
# 字典占用空间远大于列表,使用字典存储数据本来就是牺牲空间确保时间,所以要尽量利用字典快速存取的特性,而不要想空间的节省
# dict5 = {'xiaoming':18, '男':'001'}  # 不建议这样写
# 定义字典时 ,不能有重复的键,否则后定义的键值对会覆盖先定义的
dict6 = {'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'name': 'rose'}
# 字典中的键是惟一的,后定义的内容值会覆盖先定义的
print(dict6)
# 字典中键是唯一的但是值可以随意重复
dict7 = {'name': '小明', 'age': 18, 'id': 18}
print(dict7)

10、字典的增加

  • 字典[新的key] = 值
  • 如果key在原字典中已经存在则为修改原key对应的值
# 增  使用新的键 = 值的形式增加键值对
dict1 = {'name':'xiaoming', 'age': 18}
# 使用新的键= 值
# 格式:字典变量[key] = 值  如果为新增,则key在原字典中不存在
dict1['gender'] = '男'
print(dict1)  # {'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': '男'}
# 如果原字典中存在该key 则为修改原key所对应的值
dict1['name'] = 'xiaowang'
print(dict1)  # {'name': 'xiaowang', 'age': 18, 'gender': '男'}
# update
# 一般用于两个字典间的拼接
# 如果update中添加的键已经存在则修改原有的值
dict1.update({'id': '001', 'color': 'yellow', 'name': 'rose'})
print(dict1)

11、字典的删除

  • del 查找到字典的键所对应的值进行删除
  • clear()清空字典所在数据空间中的多有键值对
  • pop:删除指定键所对应的键值对,会将删除的键值对所对应的值进行返回
  • popitem: 删除随机一个键值对,尝试后发现总是删除最后一个,会将删除的键值对以元组的形式进行返回
# del
# 使用del删除键值对,先要找到dict所对应的键,进行删除
# 注意,在字典中键值对是成对出现的,删除键值也就消失了,不能出现单独的键或者单独的值
dict1 = {'name': 'xiaoming', 'age': 18}
del dict1['age']
print(dict1)  # {'name': 'xiaoming'}
# clear() 清空字典
# 使用clear将字典所对应的内存空间中的数据进行了清空
dict1.clear()
print(dict1)  # {}
# 通过之前的学习经验我们猜测 pop是删除简直对用的
dict2 = {'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': '男'}
# 使用pop可以根据指定的key删除键值对
# 使用pop删除键值对后会将其键对应的值进行返回
# print(dict2.pop('name'))  # xiaoming
# print(dict2)  # {'age': 18, 'gender': '男'}
# 猜测:popitem也是删除键值对使用的
# 随机删除一个键值对,一般都是删除最后一个
# 删除后会将我们所删除的键值对以元组的形式进行返回
print(dict2.popitem())  # ('gender', '男')
print(dict2.popitem())  # ('age', 18)
print(dict2)  # {'name': 'xiaoming'}
# dict  无序的  因为其不能通过索引进行键值对的获取(了解)
# Python3.5以后,字典中键值对的顺序和我们插入键值对的顺序保持一致,但是该顺序没法被利用(了解)

12、字典的修改

  • 字典[key] = 值
  • 字典中key必须存在
  • update:
  • update(键 = 值)
  • update({键:值})
  • 对应的键一定存在
# 通过索引修改字典中的键值对
dict1 = {'name':'小明', 'age':18}
dict1['name'] = '小红'
print(dict1)
# update
# 可以进行制定字段值的修改
# dict1.update(name='小绿')
dict1.update({'name': '小绿'})
print(dict1)

13、字典的查询

  • 使用键查询值:字典[key]
  • 查询的键不存在时则报错
  • get:字典.get(key)
  • 查询的键不存在时,不报错,可以默认返回None,或者手动设置返回内容
  • keys:获取所有的键
  • values:获取所有的值
  • items:获取所有的键值对组成的元组
# 直接使用key进行查询
dict1 = {'name': '小明', 'age': 18, 'gender': '男', 'id': '001'}
# 查询学员的名称?
print(dict1['name'])
# get查询
# 如果我们查询的键不存在会真么样??? 报错
# KeyError: 'apple'  会出现keyerror  表示查询的键不存在  报错
# print(dict1['apple'])
# 使用get进行查询,只需要在get中传入对应的键即可
# 如果使用get查询的键不存在,则不会报错,会默认返回一个None
print(dict1.get('name'))  # 小明
print(dict1.get('apple'))  # None
# 如果查询的键不存在,get可以自定义默认返回值
# 格式 字典.get(要查询的键, 查询的键不存在时返回的数据)
print(dict1.get('apple', '小刚'))
print(dict1.get('apple', 9))
# keys 获取当前字典中所有的键
print(dict1.keys())  # dict_keys(['name', 'age', 'gender', 'id'])
# keys返回的内容不是列表,而是dict_keys,该数据类型不能直接使用索引查询数据,但是可以进行for遍历
print(type(dict1.keys()))  # <class 'dict_keys'>
keys_1 = dict1.keys()
#  不能使用索引查询
# TypeError: 'dict_keys' object is not subscriptable
# print(keys_1[1])
# 可以被迭代
for i in keys_1:
    print(i)
# values 获取当前字典中所有的值
print(dict1.values())  # dict_values(['小明', 18, '男', '001'])
# dict_values不能使用索引查询,但是可以迭代
print(type(dict1.values()))  # <class 'dict_values'>
# items 获取当前字典中所有的键值对,键值对以元组形式展示
print(dict1.items())  # dict_items([('name', '小明'), ('age', 18), ('gender', '男'), ('id', '001')])
# dict_items不能使用索引查询,但是可以迭代
print(type(dict1.items()))  # <class 'dict_items'>

14、字典的遍历

# 字典的遍历
dict1 = {'name': '小明', 'age': 18, 'gender': '男', 'id': '001'}
# 使用for循环对字典进行遍历,默认获取的是字典的每一个键
for i in dict1:
    print(i)
'''
name
age
gender
id
'''
# 获取的是字典的每一个键
for i in dict1.keys():
    print(i)
'''
name
age
gender
id
'''
# 获取的是字典的每一个值
for i in dict1.values():
    print(i)
'''
小明
18
001
'''
# 获取的是字典中每一个键值对组成的元组
for i in dict1.items():
    print(i)
'''
('name', '小明')
('age', 18)
('gender', '男')
('id', '001')
'''
# 有没有办法可以分别拿到字典的键和值呢?
for i in dict1:
    print(i, dict1[i])
for key, value in dict1.items():
    print(key, value )


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 分布式计算 大数据
基于Python大数据的的电商用户行为分析系统
本系统基于Django、Scrapy与Hadoop技术,构建电商用户行为分析平台。通过爬取与处理海量用户数据,实现行为追踪、偏好分析与个性化推荐,助力企业提升营销精准度与用户体验,推动电商智能化发展。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的台风灾害分析及预测系统
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题,本研究基于Python与大数据技术,构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率,结合Django框架实现动态可视化与实时预警,为防灾决策提供科学支持,显著提高应急响应效率,具有重要社会经济价值。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的青少年网络使用情况分析及预测系统
本研究基于Python大数据技术,构建青少年网络行为分析系统,旨在破解现有防沉迷模式下用户画像模糊、预警滞后等难题。通过整合多平台亿级数据,运用机器学习实现精准行为预测与实时干预,推动数字治理向“数据驱动”转型,为家庭、学校及政府提供科学决策支持,助力青少年健康上网。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 分布式计算
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
325 14
|
5月前
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
221 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
188 0
|
3月前
|
传感器 人工智能 监控
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
162 14
|
2月前
|
传感器 人工智能 监控
拔俗多模态跨尺度大数据AI分析平台:让复杂数据“开口说话”的智能引擎
在数字化时代,多模态跨尺度大数据AI分析平台应运而生,打破数据孤岛,融合图像、文本、视频等多源信息,贯通微观与宏观尺度,实现智能诊断、预测与决策,广泛应用于医疗、制造、金融等领域,推动AI从“看懂”到“会思考”的跃迁。

推荐镜像

更多