是否有一种简单明了的方法来从嵌套dict中获取值,如果不存在则获取None？d1 = None d2 = {} d3 = {"a": {}} d4 = {"a": {"b": 12345}} ds = [d1, d2, d3, d4]def nested_get(d):# Is there a simpler concise one-line way to do exactly this, query a nested dict value, and return None if# it doesn't exist?a_val = d.get("a") if d else Noneb_val = a_val.get("b") if a_val else Nonereturn b_valif __name__ == "__main__...
出于性能原因,除了NumPy之外,我还开始使用Numba.我的Numba算法正在运行,但是我觉得它应该更快.有一点使它放慢了速度.这是代码片段：@nb.njit def rfunc1(ws, a, l):gn = a**lfor x1 in range(gn):for x2 in range(gn):for x3 in range(gn):y = 0.0for i in range(1, l):if numpy.all(ws[x1][0:i] == ws[x2][0:i]) andnumpy.all(ws[x1][i:l] == ws[x3][i:l]):y += 1if numpy.all(ws[x1][0:i] == ws[x2][0:i]) and numpy.all(ws[x1][...
elements = {'hydrogen': {'number': 1, 'weight': 1.00794, 'symbol': 'H'}, 'helium': {'number': 2, 'weight': 4.002602, 'symbol': 'He'}}将is_noble_gas布尔条目添加到氢和氦字典中.解决方法: elements = {'hydrogen': {'number': 1, 'weight': 1.00794, 'symbol': 'H'}, 'helium': {'number': 2, 'weight': 4.002602, 'symbol': 'He'}} noble_dict = { "hydrogen": False, "helium": True } for noble in noble_dict:element...
这个问题已经在这里有了答案： > UnboundLocalError while using += but not append list 2个第一个代码段将输出[0,3].def func():a = [0]def swim():a.append(3)# a = [1]+areturn areturn swim()print(func())第二个代码段引发错误“ UnboundLocalError：分配前引用的本地变量’a’”def func():a = [0]def swim():# a.append(3)a = [1]+areturn areturn swim()print...
我想做一个等效的三层嵌套字典 Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels解决方法:以三级字典为例In [1]: import pandas as pdIn [2]: dictionary = {'A': {'a': {1: [2,3,4,5,6],...: 2: [2,3,4,5,6]},...: 'b': {1: [2,3,4,5,6],...: 2: [2,3,4,5,6]}},...: 'B': {'a': {1: [2,3,4,5,6],...:...
我下面有一个像Python_List这样的嵌套列表,我想像下面这样创建一个.csv：Python_List|-> .csv[['2','4'],| 2,4 ['6','7'],| 6,7['5','9'],| 5,9['4','7']]| 4,7到目前为止,我正在使用以下代码：Python_List=[['2','4'], ['6','7'], ['5','9'], ['4','7']] with open('test.csv','w') as f:for i in range(0,len(Python_List)):f.write('%s,%s\n' %(Python_List[i][0],Python_List[i][1]))有没有其他更有效的选...
我有一个嵌套列表,如何将其转换为字典data = [["Employee","Salary","Age","Gender"],["001",1200,25,"M"],["002",1300,28,"M"],["003",1400,32,"M"],["004",1700,44,"F"]]字典应阅读以下内容dict = {'Employee':['001','002','003','004'],'Salary':[1200,1300,1400,1700],'Age':[25,28,32,44],'Gender':['M','M','M','F']}我试图将其更改为Pandas DataFrame并将其转换为字典.但是我正在寻找从列表到字典的直接转换 将感谢您的帮助...
我正在尝试将json文件加载到pandas数据框.我发现有一些嵌套的json.以下是json示例：{'events': [{'id': 142896214,'playerId': 37831,'teamId': 3157,'matchId': 2214569,'matchPeriod': '1H','eventSec': 0.8935539999999946,'eventId': 8,'eventName': 'Pass','subEventId': 85,'subEventName': 'Simple pass','positions': [{'x': 51, 'y': 49}, {'x': 40, 'y': 53}],'tags': [{'id': 1801, 'tag': {'label': 'accurate'}}]}我使...
给定一个以元组为键(和数字/标量为值)的字典,什么是Pythonic转换为嵌套字典的方法？问题是从输入到输入,元组是任意长度的. 下面,d1,d2和d3表明嵌套性增加：from itertools import productd1 = dict(zip(product('AB', [0, 1]), range(2*2))) d2 = dict(zip(product('AB', [0, 1], [True, False]), range(2*2*2))) d3 = dict(zip(product('CD', [0, 1], [True, False], 'AB'), range(2*2*2*2)))它们产生的嵌套版本将是：# For d1 {'...
这可能是一个非常直截了当的问题,但我无法在其他地方找到答案,所以我会问.查找元素在嵌套列表中出现的次数的最佳方法是什么？例如：my_list=[[a,b,c,d],[a,b,z,d],[a,c,f,e],[d,w,f,a]]我怎么能找到’a’多少次是列表的第一个元素？或者更一般地说,my_list中出现多少次’a’？我想有一种方法可以用collections.Counter做到这一点,但是我还没弄清楚. 编辑对于my_list,我想在输出a：3时计算它是否是列表的第一个元素.如果问题被改变以...
关于DRF中的中间模型与多对多关系的序列化,我遇到了一个大问题：如果请求方法得到了,那么一切都可以完美运行.但是只要我尝试POST或PUT Data到API,我就会收到以下错误：Traceback (most recent call last):File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/django/core/handlers/base.py", line 149, in get_responseresponse = self.process_exception_by_middleware(e, request)File "/Libr...
我正在使用一个返回嵌套字典的包.当其他所有内容都在对象语法中时,使用字典语法在类方法中访问此返回对象会感到很尴尬.搜索带给我一堆/新推出的包,这似乎实现了我所追求的目标.我也看过建议使用的是namedtuples,但这些不容易支持嵌套属性,大多数解决方案依赖于在namedtuple中使用字典进行嵌套. 实现这一目标的更自然的方法是什么？data = {'a': 'aval', 'b': {'b1':{'b2a':{'b3a':'b3aval','b3b':'b3bval'},'b2b':'b2bval'}} }prin...
我正在处理复杂的嵌套字典和列表数据结构.我需要展平数据并将所有嵌套项目置于0级.有关更清晰的信息,请参阅下面的示例：{a:1,b:2,c:{c1:[{c11:1,c12:2,c13:3},{c21:1,c22:2,c23:3}],d1:[{d11:1,d12:2,d13:3},{d21:1,d22:2,d23:3}]},x:1,y:2}我需要将其扁平化为：{a:1,b:2,c_c1_c11:1, c_c1_c12:2,c_c1_c13:3,c_c1_c21:1,c_c1_c22:2,c_c1_c23:3, c_d1,d11:1...and so on}我从this post中的第一个答案中获取了参考,但它只有在我有嵌套...
Python的succint语法通过其电池允许详细的代码行以可读的一行表示.请考虑以下示例====================================================| for a in range(3): |for b in range(3): |for c in range(3): |print (a,b,c), | - - - - - - - - - - - - - - - - - -| for e in product(range(3), ...
我的问题基本上与这个问题相反： Create a Pandas DataFrame from deeply nested JSON 我想知道是否可以做相反的事情.给出如下表：Library Level School Major 2013 Total 200 MS_AVERY UGRAD GENERAL STUDIES GEST 5079 201 MS_AVERY UGRAD GENERAL STUDIES HIST 5 202 MS_AVERY UGRAD GENERAL STUDIES MELC 2 203 MS_AVERY UGRAD GENERAL STUDIES PHIL 10 204 ...