博客
关于我
Python 字典键映射多个值,字典值为列表,defaultdict
阅读量:256 次
发布时间:2019-03-01

本文共 689 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

背景

在处理大量数据时,涉及到元组或列表的记录归纳统计时,需要将所有列表转换为字典以便统计。以下是一个示例:

l1 = ['张三', '语文', 50]l2 = ['李四', '语文', 60]l3 = ['张三', '数学', 70]l4 = ['李四', '数学', 60]

期望结果为:

{    '张三': [50, 70],    '李四': [60, 60]}

代码

from collections import defaultdictl1 = ['张三', '语文', 50]l2 = ['李四', '语文', 60]l3 = ['张三', '数学', 70]l4 = ['李四', '数学', 60]result = defaultdict(list)for record in (l1, l2, l3, l4):    name = record[0]    score = record[2]    result[name].append(score)print(result)

分析

defaultdict的作用是,当字典中的键不存在时,返回默认值而不是KeyErrordefaultdict接受一个工厂函数作为参数,用于在键不存在时创建默认值。例如:

  • defaultdict(list):当键不存在时,返回一个空列表。
  • defaultdict(set):当键不存在时,返回一个空集合。
  • defaultdict(str):当键不存在时,返回一个空字符串。

优点

  • 不再需要检查字典键是否存在。
  • 代码简洁,易于维护。
  • 适合批量处理数据。

参考文章

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>