我正在根据列表中的键重新排列一些有序字典。例如:old_OD=OrderedDict([('cat_1',1),('dog_1',2),('cat_2',3),('fish_1',4),('dog_2',5)])现在我有一个组的订单列表。order=['dog','cat','fish']然后将字典中的项目组合在一起得到结果，如下所示:new_OD=OrderedDict([('dog_1',2),('dog_2',5),('cat_1',1),('cat_2',3),('fish_1',4)])我发现了一些很好的相关问题HowtoreorderODbasedonlist和Re-ord
这个问题在这里已经有了答案:Isitpossibletoindexnestedlistsusingtuplesinpython?(7个答案)关闭4个月前。有很多不错的类似getattr()的函数用于解析嵌套的字典结构，例如:FindingakeyrecursivelyinadictionarySupposeIhaveapythondictionary,manynestshttps://gist.github.com/mittenchops/5664038我想做一个并行的setattr()。本质上，给定:cmd='f[0].a'val='whatever'x={"a":"stuff"}我
这就是我在C#中创建字典的方式。Dictionaryd=newDictionary(){{"cheese",2},{"cakes",1},{"milk",0},{"humans",-1}//Thisone'sforlaughs};在Python中，如果你有这样的字典:fromcollectionsimportCountermy_first_dict={"cheese":1,"cakes":2,"milk":3,}my_second_dict={"cheese":0,"cakes":1,"milk":4,}printCounter(my_first_dict)-Counter(my_se
我有一个字典来存储对象:jobs={}job=Job()jobs[job.name]=job现在我想将它转换为使用managerdict，因为我想使用multiprocessing并且需要在monstprocesses中共享这个dictmgr=multiprocessing.Manager()jobs=mgr.dict()job=Job()jobs[job.name]=job只是通过转换为使用manager.dict()事情变得非常慢。例如，如果使用原生字典，创建625个对象并存储到字典中只需要0.65秒。同样的任务现在需要126秒!我可以做任何优化来使manager.dict()与p
假设我有2个Python字典，如下所示:d1={}d2={}d1[(i,j)]=10d2[(i,j)]=20相反，我可以这样做:d={}d[(i,j)]=(10,20)可以使用d[(i,j)][0]和d[(i,j)][1]访问它。我想问的是:第二个选项需要的内存是否比第一个少？如果是，是否是内存的一半？我需要在我正在编写的程序中使用非常大的词典，如果第二种解决方案更好，我会选择它。 最佳答案 在32位Python3.7.3repl的Windows10机器上测试了这个:这占用了155MB的内存:>>>d1={(i,j):10forii
我有一个字典，看起来像这样:{'foo':{'opt1':1,'opt2':2,},'foo/bar':{'opt3':3,'opt4':4,},'foo/bar/baz':{'opt5':5,'opt6':6,}}我需要让它看起来像:{'foo':{'opt1':1,'opt2':2,'bar':{'opt3':3,'opt4':4,'baz':{'opt5':5,'opt6':6,}}}}我应该指出，可以并且将会有多个顶级键(在本例中为“foo”)。我可能可以把一些东西放在一起来获得我需要的东西，但我希望有一个更有效的解决方案。 最佳答案
我有一本字典:mydict={'öö':1,'ää':2}我已经把它写到pickle文件中了:a=codecs.open(r'mydict.pkl','wb','utf-8')pickle.dump(mydict,a)如果我尝试加载它:m=codecs.open(r'mydict.pkl','rb','utf-8')mydict=pickle.load(m)我得到一个错误:KeyError:u"S'\\xe4\\xe4'\np1\nI2\nsS'\\xf6\\xf6'\np2\nI1\ns."有什么解决办法吗？非常感谢帮助。 最佳答案
我正在寻找一个pythonic习惯用法来将键和值列表转换为嵌套这些键的字典。例如:dtree(["a","b","c"])=42ordtree("a/b/c".split(sep='/'))=42将返回嵌套的字典:{"a":{"b":{"c":42}}}这可用于将一组具有分层键的值转换为树:dtree({"a/b/c":10,"a/b/d":20,"a/e":"foo","a/f":False,"g":30})wouldresultin:{"a":{"b":{"c":10,"d":20},"e":foo","f":False},"g":30}我可以编写一些FORTRANish代码来使用
比如说，我给出了一个DataFrame，其中大部分列都是分类数据。>data.head()agerisksexsmoking028nomaleno158nofemaleno227nomaleyes326nomaleno429yesfemaleyes我想通过这些分类变量的键值对字典对这些数据进行子集化。tmp={'risk':'no','smoking':'yes','sex':'female'}因此，我想要以下子集。data[(data.risk=='no')&(data.smoking=='yes')&(data.sex=='female')]我想做的是:data[tmp]执行此操作
我花了一段时间查看SO，似乎我遇到了一个独特的问题。我有一个字典，如下所示:dict={123:[2,4],234:[6,8],...}我想将这个包含值列表的字典转换为如下所示的3列数据框:time,value1,value2123,2,4234,6,8...我可以跑:pandas.DataFrame(dict)但这会生成以下内容:123,234,...2,6,...4,8,...可能是一个简单的修复，但我仍在挑选Pandas 最佳答案 您可以按照levi的建议对数据进行预处理，也可以在创建数据框后对其进行转置。testdict={
