标签: defaultdict

以下代码简单而清晰,在编译时会产生错误:

import string
import collections

#create dictionary with alphabets as keys, and empty values
list = ['aema', 'airplane', 'amend']

gen_dict = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, '')

gen_dict = collections.defaultdict(list)

for x in list:
    gen_dict['a'].append(x)

并产生的错误是:

Traceback (most recent call last):
  File "indexdict.py", line 14, in <module>
    gen_dict = collections.defaultdict(list)
TypeError: first argument must be callable

任何的想法？提前致谢

Lua中是否有类似于collections.defaultdictPython中的功能,它可以自动处理不存在的关联数组键的默认值？

我希望下面的代码设置nil为v而不是错误.所以基本上默认情况下a[2](不存在的键)是一种方法table:

a = {}
v = a[2][3] 

>>> PANIC: unprotected error in call to Lua API (main.lua:603: attempt to index field '?' (a nil value))

在Python中,它可以这样做:

>>> import collections
>>> a = collections.defaultdict(dict)
>>> print a[2]
{}

因此,我需要通过第element一个第二个嵌套列表(使用类似01, 02, 03等元素)对这种列表中的一些随机数据进行排序:

  [['00553', ['01', '3.4']], ['00553', ['02', '2.1']], ['00551', ['02', '5.3']], etc]

这个随机数据稍后在defaultdict中与其他一些数据一起使用,以便将它们组合在一起并通过键打印出来(键是数字00553, 00551).

我尝试在将它放到defaultdict之前对它进行排序,但我得到的所有内容都是嵌套列表本身的值.

任何人都可以帮助我,我是新手.

我有一个defaultdict,其中键是一个4元组(gene_region,种类,本体,长度).

循环使用很简单:

for gene_region, species, ontology, length in result_dict:

但是,我想以嵌套方式迭代它,如下所示:

for gene_region
    for species
        for ontology
            ...

我该怎么做呢？没有其他方法可以先收集价值吗？或使用以下dum-dum方式:

for gene_region, _, _, _ in result_dict:
    for _, species, _, _ in result_dict:
        ...

说我同意:

import collections, random
d = collections.defaultdict(list)
d['foo'].append('bar')

然后我选择一个随机元素:

random.choice(d)

现在让我们打印d:

defaultdict(list, {0: [], 'foo': ['bar']})

为什么要random.choice添加0为关键？

我有一份命令字典。我想将所有这些组合在一起，然后按每个中的fruit属性对其进行排序。我一直在通过下面的代码使用defaultdict对它们进行组合和排序。

super_dict_apple = defaultdict(list)
super_dict_orange = defaultdict(list)
super_dict_no_fruit = defaultdict(list)


for d in dict:
        if 'fruit' not in d:
            for k, v in d.iteritems():
                super_dict_no_fruit[k].append(v)
        elif d['fruit'] == 'Apple':
            for k, v in d.iteritems():
                super_dict_apple[k].append(v)
        elif d['fruit'] == 'orange':
            for k, v in d.iteritems():
                super_dict_orange[k].append(v)  

这样我得到了一个键和所有相关的值，但是我失去了原始顺序。因此，我尝试使用orderDict来执行此操作，但是我无法使其正常工作，以下是我尝试过的操作。

from collections import OrderedDict

order_dict_no_fruit = OrderedDict()
order_dict_apple = OrderedDict()
order_dict_orange = OrderedDict()

for d in dict:
        if 'fruit' not in d:
            for k, v in d.iteritems():
                order_dict_no_fruit[k].append(v)
        elif d['fruit'] == 'Apple':
            for k, …

不幸的是,对我来说,我需要使脚本向后兼容w/Python 2.4,并且defaultdict在2.4版本中不存在.

什么可以替代呢？

给定键的数据结构是以下列表:

[{'red': (12, 1, 12), 'white': (30, 2, 60), 'blue': (8, 1, 4), 'orange': (9, 4, 8), 'black': (10, 12, 4)}]

编辑:添加使用信息.首先,我用以下内容构建默认dict:

defDict[key1].append(... ...)

然后它传递给密钥的几种方法:val(列表)查找和密钥删除.

特别是删除:

        if len(defDict[key1][0]) == 0:
            del defDict[key1]

编辑:NoneType上的错误

        print "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
        print defDict[key]
        print "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"
        if len(defDict[key][0]) == 0:
            #del defDict[key]

错误:

xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
None
yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy
if len(defDict[key][0]) == 0:
TypeError: 'NoneType' object has no attribute '__getitem__'

我认为错误来自key:

        print "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
        print defDict[key]
        print "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"

输出:

       xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
       None
       yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

我正在尝试在Python中创建嵌套字典的数据结构.我将2个类似sql-table的关系csv文件读入数据帧,然后逐行将它们转换为字典.在这些词典中,我存储了我从另一个csv创建的词典.

只要我将字典直接存储在dict键中,我的代码就可以正常工作.

但我真正想要的是data[id]['ticket']包含一个字典列表.(1位客户可以拥有多张门票)

import json
import pandas as pd
import collections

# Import csv into dataframe (maybe not necessesary)
df1 = pd.read_csv('customer.csv', sep=';', header=0, dtype=object, na_filter=False)
df2 = pd.read_csv('tickets.csv', sep=';', header=0, dtype=object, na_filter=False)

df1['tickets'] = '' #create new empty column in dataframe 1

data = collections.defaultdict(dict)

# Convert initial dataframe to dictionary of dictionarys
for index, row in df1.iterrows():
    row_dict = row.to_dict()
    data[row_dict['id']] = row_dict
    data[row_dict['id']]['tickets'] = []

# Convert each row of dataframe 2 to into dictionary …

在defaultdict对象中查询缺少的键时,该键会自动添加到字典中:

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
res = d[5]

print(d)
# defaultdict(<class 'int'>, {5: 0})
# we want this dictionary to remain empty

但是,我们通常只想在显式或隐式分配密钥时添加密钥:

d[8] = 1  # we want this key added
d[3] += 1 # we want this key added

一个用例是简单计数,以避免更高的开销collections.Counter,但是这个特征通常也是可取的.

反例 [原谅双关语]

这是我想要的功能:

from collections import Counter
c = Counter()
res = c[5]  # 0
print(c)  # Counter()

c[8] = 1  # key added successfully
c[3] += 1 # …

我得到一些奇怪的行为colletions.defaultdict:

import collections

c1 = collections.defaultdict(str)
c1['new']  # Works!

c2 = collections.defaultdict(default_factory=str)
c2['new']  # Raises KeyError... 

为什么会引发c2KeyError？

有时我喜欢命名参数,因为我认为它增加了可读性.

首先我想也许python不允许我通过命名传递参数并将我的default_factory参数放到kwargs,所以我检查:

def func(first, **kwargs):
    print(first)
    print(kwargs)

func(first='one', second='two')

这输出:

one
{'second': 'two'}

所以事实并非如此.