这个问题在这里已经有了答案:pythonkeyindict.keys()performanceforlargedictionaries(5个答案)关闭4年前。直觉上我认为keyindict比keyindict.keys()快，因为.keys()创建了一个键列表.这个问题是为了确认这是否属实。只是想知道keyindict是否在内部创建/使用列表来查找key是否存在？还有，一种方法比另一种方法快吗？

我正在开发一款多人游戏。当我使用list中的对象时，它应该使用对象的属性值更新用户生物的统计数据。这是我的代码:try:obj=self._get_obj_by_id(self.query['ObjectID']).first()#Getuser'scurrentcreaturecur_creature=self.user.get_current_creature()#Applyingobjectattributestouserattributesforattributeinobj.attributes:cur_creature.__dict__[str(attribute.Name)

我的Django应用程序有一个函数，我可以在其中执行一些查询集操作并将其结果设置到Memcache。因为它是一个函数，所以它必须是通用的。因此，为了使其可重用，我将一个字典作为参数传递给filter和exclude操作。这是函数:defcached_query(key,model,my_filter=None,exclude=None,order_by=None,sliced=50):""":paramkey:stringusedaskeyreferencetostoreonMemcached:parammodel:modelreferenceonwhich'filter'willbe

我一直在寻找一种算法，但我无法弄清楚为什么字典d中有值而curr中没有。我认为似乎没有对dictd做任何事情。>>>defwhat(*words):...d={}...printd...forwordinwords:...print'word:'+word...curr=d...forletterinword:...curr=curr.setdefault(letter,{})...curr=curr.setdefault('.','.')...printd...print'?'...printcurr...return1...>>>what('foo'){}word:foo{'f':

我有一个字典S作为:{1:[11.1,13,15.0],2:[6.9,8.5,10.17],3:[3.86,4.83,6.07],4:[3.86,4.83,6.07],5:[2.31,2.58,3.02]}还有一个数组D1_inv为:[0.0248,0.0296,0.0357]我需要获得S和D1_inv中所有项目的乘积。例如，对于S[1]:[round(i*j,4)fori,jinzip(S[1],D1_inv)]Out[282]:[0.2753,0.3848,0.5355]对于S[2]:[round(i*j,4)fori,jinzip(S[2],D1_inv)]Out[283]:[0

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭去年。Improvethisquestion假设您想要将值字典传递给函数，或者想要使用不会重复使用的短期字典。有两种简单的方法可以做到这一点:使用dict()函数创建字典:foo.update(dict(bar=42,baz='qux'))使用匿名字典:foo.update({'bar':42,'baz':'qux'})你更喜欢哪个？选择一个而不是另一个除了个人风格之外还有其他原因吗？

我下面的代码接收CSV数据，并使用pandasto_dict()函数作为将数据转换为JSON的一个步骤。问题是它正在修改float(例如1.6变成1.6000000000000001)。我不担心准确性的损失，但因为用户会看到数字的变化，所以看起来很业余。p>我知道:这是在here之前出现的问题，但那是两年前的事了，并没有得到很好的回答，我还有一个额外的复杂问题:我希望转换为字典的数据框可以是数据类型的任意组合因此，以前的解决方案存在的问题是:仅当您不需要(以数字方式)使用数字时，将所有数字转换为对象才有效。我想要计算总和和平均值的选项，这会重新引入加法小数问题。强制将数字四舍五入为x位

这是一个数据框:ABC062-51252210313-5284362我可以使用df.apply从原始df中检索一个基本上是列元组的列:out=df.apply(tuple,1)print(out)0(6,2,-5)1(2,5,2)2(10,3,1)3(-5,2,8)4(3,6,2)dtype:object但是如果我想要一个值列表而不是它们的元组，我就做不到，因为它没有给我预期的结果:out=df.apply(list,1)print(out)ABC062-51252210313-5284362相反，我需要做的是:out=pd.Series(df.values.tolist())prin

所以我有一个像这样的DataFrame:Nstart1108/01/20149:30:022108/01/201410:30:023208/01/201412:30:024308/01/20144:30:02我需要将每一行复制N次，每次都增加一个小时开始，如下所示:Nstart1108/01/20149:30:022108/01/201410:30:023208/01/201412:30:023208/01/201413:30:024308/01/20144:30:024308/01/20145:30:024308/01/20146:30:02我如何在pandas中做到这一点？

这个问题在这里已经有了答案:HowcanImakeadictionary(dict)fromseparatelistsofkeysandvalues?(20个答案)关闭9年前。我有:list_nums=[1,18]list_chars=['a','d']我要:list_num_chars=[{'num':1,'char':'a'},{'num':18,'char':'d'}]是否有比以下更优雅的解决方案:list_num_chars=[{'num':a,'char':b}fora,binzip(list_nums,list_chars)]