京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python创建和使用字典实例详解
字典是python中唯一内建的映射类型。字典中的值并没有特殊的顺序,但是都存储在一个特定的键(key)里。
键可以是数字,字符串甚至是元组。
1. 创建和使用字典
字典可以通过下面的方式创建:
代码如下:
phonebook = {'Alice':'2341','Beth':'9102','Ceil':'3258'}
字典由多个键及与其对应的值构成的对组成。每个键和它的值之间用冒号(:)隔开,项之间用逗号(,)隔开,而整个字典是由一对大括号括起来。空字典:{}

1.1 dict函数
可以用dict函数通过映射(比如其他字典)或者(键,值)这样的序列建立字典。
代码如下:
>>> items = [('name','Gumby'),('age'.42)]
>>> d = dict(items)
>>> d
{'age':42,'name':'Gumby'}
>>> d = dict(name='Gumby','age'=42)
>>> d
{'age':42,'name':'Gumby'}
1.2 基本字典操作
(1)len(d)返回d中项(键-值对)的数量;
(2)d[k]返回关联到k上的值;
(3)d[k]=v将值v关联到键k上;
(4)del d[k]删除键为k的项;
(5)k in d检查d中是否有含键为k的项;
1.3 字典的格式化字符串
字典格式化字符串:在每个转换说明符中的%字符后面,可以加上(用圆括号括起来的)键,后面再跟上其他说明元素。
只要所有给出的键都能在字典中找到,就可以获得任意数量的转换说明符。
代码如下:
>>> temple = ‘the price of cake is $%(cake)s,the price of milk of cake is $%(milk)s. $%(cake)s is OK'
>>> price = {'cake':4,'milk':5}
>>>print temple % price
‘the price of cake is $4,the price of milk of cake is $5. $4 is OK'
1.4 字典方法
1.4.1 clear
clear方法清除字典中所有的项,这是个原地操作,无返回值(或者说返回none)。
考虑下面2种情况:
a.将x关联到一个新的空字典来清空它,这对y一点影响都没有,y还是关联到原先的字典
代码如下:
>>> x = {}
>>> y = x
>>> x['key'] = 'value'
>>> y
{'key':'value'}
>>> x = {}
>>> y
{'key':'value'}
b.如果想清空原始字典中所有的元素,必须用clear方法。
代码如下:
>>> x = {}
>>> y = x
>>> x['key'] = 'value'
>>> y
{'key':'value'}
>>> x.clear()
>>> y
{}
1.4.2 copy
copy方法返回一个具有相同键-值对的新字典(这个方法实现的是浅复制,因为值本身是相同的,而不是副本)
在副本中替换值时,原始字典不受影响,但是如果修改了某个值,原始字典会改变。]
代码如下:
>>> x = {'a':1,'b':[2,3,4]}
>>> y = x.copy()
>>> y['a'] = 5
>>> y['b'].remove(3)
>>> y
{'a':5,'b':[2,4]}
>>> x
{'a':1,'b':[2,4]}
避免这个问题的方法是使用深度复制-deepcopy(),复制其包含所有的值。
代码如下:
>>> x = {'a':1,'b':[2,3,4]}
>>> y = x.copy()
>>> z = x.deepcopy()
>>> x['a'].append(5)
>>> y
{'a':1,5,'b':[2,3.4]}
>>> z
{'a':1,'b':[2,3,4]}
1.4.3 fromkeys
fromkeys方法使用给定的键建立新的字典,每个键默认对应的值为None,可以直接在所有字典的类型dict上调用此方法。如果不想使用默认值,也可以自己提供值。
代码如下:
>>> {}.fromkeys(['name','age'])
{'age':None,'name':None}
>>>
>>> dict.fromkeys(['name','age'],'unknow')
{'age':'unknow','name':'unknow'}
1.4.4 get
get方法是个更宽松的访问字典项的方法。当使用get访问一个不存在的键时,会得到None值。还可以自定义“默认”值,替换None。
代码如下:
>>> d = {}
>>> print d.get('name')
None
>>> d.get("name",'N/A')
'N/A'
>>> d[''name] = 'Eric'
>>> d.get('name')
'Eric'
1.4.5 has_key
has_key方法可以检查字典中是否含有给出的键。d.has_key(k)
代码如下:
>>> d = {}
>>> d.has_key('name')
False
1.4.6 items和iteritems
items方法将所有的字典项以列表方式返回,但是列表中的每一项(键,值)返回时并没有特殊的顺序。iteritems方法的作用大致相同,但是会返回一个迭代器对象而不是列表:
代码如下:
>>> d = {'a':1,'b':2,'c':3}
>>>d.items
[('a',1),('b',2),('c',3)]
>>> it = d.iteritems()
>>> it
>>> list(it)
[('a',1),('b',2),('c',3)]
1.4.7 keys和iterkeys
keys方法将字典中的键以列表形式返回,而iterkeys则返回针对键的迭代器。
1.4.8 pop方法
pop方法用来获得对应给定键的值,然后将这个键-值对从字典中移除。
代码如下:
>>> d = {'a':1,'b':2,'c':3}
>>> d.pop('a')
>>> d
{'b':2,'c':3}
1.4.10 setdefault
setdefault方法在某种程度上类似于get方法,就是能够获得与给定键相关联的值,还能在字典中不含有给定键的情况下设定相应的键值。
代码如下:
>>> d = {}
>>> d.setdefault('name','N/A')
'N/A'
>>> d
{'name': 'N/A'}
>>> d.setdefault('name',A)
'N/A'
如上例,当键存在时,返回默认值(可选)并且相应地更新字典,如果键存在,那么返回与其对应的值,但不改变字典。
1.4.11 update
update方法可以利用一个字典项更新另一个字典。提供的字典项会被添加到旧的字典中,若有相同的键则会进行覆盖。
代码如下:
>>> d = {'a':1,'b':2,'c':3}
>>> x = {'a':5,'d':6}
>>> d.update(x)
>>> d
{'a': 5, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 6}
1.4.12 values和itervalues
values方法以列表的形式返回字典中的值(itervalues返回值的迭代器),与返回键的列表不同的是,返回值列表中可以包含重复的元素。
代码如下:
>>> d = {}
>>> d[1]=1
>>> d[2]=2
>>> d[3]=3
>>> d[4]=1
>>> d
{1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 1}
>>> d.values()
[1, 2, 3, 1]
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27