玩转python字典与列表（下）

本文首发于知乎

本文分为以下部分

• 列表转置
• 字典转置
• 字典列表之间的转换
• 总结

列表转置

已有

l = [['a', 'b', 'c'],
     [1, 2, 3]]
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想获得

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
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代码以下

[z for z in zip(*l)]
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zip函数在list的转置中充当重要做用，它的基础用法是这样的

for z in zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]):
    print(z)

# 输出
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)
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字典的转置

已有

m = {'Bob': {'age': 30, 'country': 'America'},
     'Mary': {'age': 20, 'country': 'China'},
     'Frank': {'age': 25, 'country': 'America'}}
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想获得

{'age': {'Bob': 30, 'Frank': 25, 'Mary': 20},
 'country': {'Bob': 'America', 'Frank': 'America', 'Mary': 'China'}}
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若是借用pandas直接转置便可

>>> m = {'Bob': {'age': 30, 'country': 'America'},
...      'Mary': {'age': 20, 'country': 'China'},
...      'Frank': {'age': 25, 'country': 'America'}}
>>>
>>> import pandas as pd
>>> pd.DataFrame(m)
             Bob    Frank   Mary
age           30       25     20
country  America  America  China
>>> pd.DataFrame(m).transpose()
      age  country
Bob    30  America
Frank  25  America
Mary   20    China
>>> pd.DataFrame(m).transpose().to_dict()
{'age': {'Mary': 20, 'Bob': 30, 'Frank': 25}, 'country': {'Mary': 'China', 'Bob': 'America', 'Frank': 'America'}}
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若是咱们单独使用字典的知识也是能够办到的

from collections import defaultdict
result = defaultdict(dict)
for names, infos in m.items():
    for k, v in infos.items():
        result[k].update({names: v})
        
dict(result)
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字典列表之间的转换

已有

d = {'name': ['a', 'b', 'c'],
    'num': [1, 2, 3]}
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想要获得

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

[{'name': 'a', 'num': 1}, 
 {'name': 'b', 'num': 2},
 {'name': 'c', 'num': 3}]
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两种形式

代码以下

# 第一个
[z for z in zip(*d.values())]

# 第二个
[dict(zip(d.keys(), z)) for z in zip(*d.values())]
# 或
[dict(zip(d, z)) for z in zip(*d.values())]
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总结

首先来看一下咱们遇到了哪些形式的数据

{'name' : ['a', 'b', 'c'],
 'num' : [1, 2, 3]}
 
{'Bob': {'age': 30, 'country': 'America'},
 'Mary': {'age': 20, 'country': 'China'},
 'Frank': {'age': 25, 'country': 'America'}}
 
{'age': {'Bob': 30, 'Frank': 25, 'Mary': 20},
 'country': {'Bob': 'America', 'Frank': 'America', 'Mary': 'China'}}
 
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
[{'a', 1}, {'b', 2}, {'c', 3}]
[{'a': 1}, {'b': 2}, {'c': 3}]
[{'name': 'Bob', 'age': 30, 'country': 'America'},
 {'name': 'Mary', 'age': 20, 'country': 'China'},
 {'name': 'Frank', 'age': 25, 'country': 'America'}]
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下面总结一下看待字典列表的思想

• 首先，最重要的是列表这种结构，将集合、元组都看作列表（无序等都是细枝末节）
• 而字典能够看作特殊的列表，即对每一个元素都命名了的列表，键是名，值至关于列表的元素

读者能够试着使用这种思想去看上面这些数据，就会明白，为何某些数据直接能够用pd.DataFrame转化为数据框，他们都至关于二维列表造成的矩阵。一个维度，若是以列表形式呈现则视为行，若是以字典形式呈现则视为列。

这些数据的相互转化中，只要根据要生成结果的形式，记住几个套路便可：

1.若是结果是一个字典，简单的用字典生成式等方式不谈。当值是动态更新的时候，则使用collections模块中的defaultdict设置值的类型，使用循环填入数据，若是值类型是list则用append方法填入，若是是dict则用update方法填入。

注：有时结果是字典会直接人为指定键，值用列表生成式等直接得到，这是一种比较不通用的作法，由于须要人为指定键的话，就没法将其改装为一个适合各类状况的函数了。

2.若是结果是一个列表，则用列表生成式，构造每个元素的形式便可

3.若是涉及到了转置问题，其实本质上都是列表的转置，往zip函数那里想，有时也能够用defaultdict

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