list转换dict的方式以及zip的用法

目录

  • 用一个list建立一个只有键没有值的 dict
  • 用一个list和一个值,建立一个键不同但值相同的 dict
  • 两个list合成dict
  • 1.两个等长的list直接通过zip合并
  • 2.两个不等长的list通过zip合并时,会自动截取等长
  • 3.构建函数list2dict()通过循环得出dict
  • 4.通过map和lambda合成两个list
  • 5.写个小循环体:
  • TIPs:将字典中的v和k调换
  • pandas的df转换成dict
  • 1. 对于没有标题行的df,直接转换:
  • 2. 有标题行的df,可以先提取各列值, 再进行转换
  • 3.
  • 4. 使用 pandas 中的 to_dict 对 DataFrame 类型的数据进行转换
  • 另一个例子
  • 两个小tips
  • 1.用列表中的值生成dict
  • 2.设置key并且添加value(列表)
  • zip函数
  • 将Python列表转换为字典的十种不同方法 (Ten different ways to convert a Python list to a dictionary)
  • 参考网址:


注意:由于Python不支持列表作为键, dict的键只能是散列对象。 如果希望将列表的内容作为键,需要将列表转换为元组。

但是,如果确实要使用列表,则可以使用其字符串表示形式。如:{'[1, 2, 3]': 'value'}

用一个list建立一个只有键没有值的 dict

b = ['a','b','c']
#方法一:
dict.fromkeys(b)
Out: {'a': None, 'b': None, 'c': None}
#方法二:
dict(zip(b, [None]*len(b)))
Out: {'a': None, 'b': None, 'c': None}
#方法三
{key: None for key in b}
Out: {'a': None, 'b': None, 'c': None}

用一个list和一个值,建立一个键不同但值相同的 dict

dict(zip(b, [8]*len(b)))
Out: {'a': 8, 'b': 8, 'c': 8}

{key: 6 for key in b}
Out:  {'a': 6, 'b': 6, 'c': 6}

两个list合成dict

1.两个等长的list直接通过zip合并

a = [1,2,3]
b = ['a','b','c']
dict(zip(a,b))
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

2.两个不等长的list通过zip合并时,会自动截取等长

a = [1,2,3]
d = ['a','b','c','d','e']
dict(zip(a,d))
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

3.构建函数list2dict()通过循环得出dict

list1 = [1, 2, 3, 4, 5 ]
list2 = ["a", "b", "c", "d","e"]
def list2dict(list1,list2):
    dict={}
    i=0
    length=len(list2)  
    while i<length:
        'dict[list1[i]]=list2[i];这种方法也可以'
        dit={list1[i]:list2[i]}
        dict.update(dit)
        i+=1
    return dict;

4.通过map和lambda合成两个list

list1 = ['k1','k2','k3']
list2 = ['v1','v2','v3']
dic = dict(map(lambda x,y:[x,y],list1,list2))
>>> print(dic)
{'k3': 'v3', 'k2': 'v2', 'k1': 'v1'}

5.写个小循环体:

l1=[1,2,3,4,5,6]
l2=[4,5,6,7,8,9]
{k:v for k,v in zip(l1,l2)}
>>>{1: 4, 2: 5, 3: 6, 4: 7, 5: 8, 6: 9}
TIPs:将字典中的v和k调换
x = {1: 4, 2: 5, 3: 6, 4: 7, 5: 8, 6: 9}
{v:k for k,v in x.items()}
{4: 1, 5: 2, 6: 3, 7: 4, 8: 5, 9: 6}

pandas的df转换成dict

1. 对于没有标题行的df,直接转换:

data=df(xxx)
data_dict = dict(data)

2. 有标题行的df,可以先提取各列值, 再进行转换

import pandas as pd
item = pd.DataFrame({'item_id': [100120, 10024504, 1055460], 'item_category': [87974, 975646, 87974]}, index=[0, 1, 2])

# 将item_id,item_category两列数值转为dict字典
# 注意:同种商品类别肯定会对应不同商品,即一对多,进行字典映射,一定要是item_id作为键,item_category作为值
# 由于原始数据为int类型,结果将是字符串之间的映射,因此需要对列值进行数据类型转换
item.item_id = (item['item_id']).astype(str)
item.item_category = (item['item_category']).astype(str)
item_dict = item.set_index('item_id')['item_category'].to_dict()

print(item_dict)

{'100120': '87974', '10024504': '975646', '1055460': '87974'}

或者也可以直接用zip的方法提取两列,简化为:

item_dict = dict(zip(item['item_id'].astype(str),item['item_category']))

3.

python list转成dict python list转换为dict_python

要获得:
{'a' : [test,test,test], 'b' : [sun,sun,sun], 'c' : [red,red,red]}
这样的字典,只要下面一句话:
{col:df[col].tolist() for col in df.columns}

4. 使用 pandas 中的 to_dict 对 DataFrame 类型的数据进行转换

可以选择六种的转换类型,分别对应于参数 ‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’,可以试一下不同参数的转换结果 ,有惊喜

官方文档:

Help on method to_dict in module pandas.core.frame: 
Function: Convert DataFrame to dictionary.
      to_dict(orient='dict') method of pandas.core.frame.DataFrame instance
Parameters:
    orient : str {'dict', 'list', 'series', 'split', 'records', 'index'}
        Determines the type of the values of the dictionary.

        - dict (default) : dict like {column -> {index -> value}}
        - list : dict like {column -> [values]}
        - series : dict like {column -> Series(values)}
        - split : dict like  {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
        - records : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]
        - index : dict like {index -> {column -> value}}

        Abbreviations are allowed. `s` indicates `series` and `sp` indicates `split`.
    Returns
    -------
    result : dict like {column -> {index -> value}}
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'colA' : list('AABCA'), 'colB' : ['X',np.nan,'Ya','Xb','Xa'],'colC' : [100,50,30,50,20], 'colD': [90,60,60,80,50]})

Out[df]:
  colA colB  colC  colD
0    A    X   100    90
1    A  NaN    50    60
2    B   Ya    30    60
3    C   Xb    50    80
4    A   Xa    20    50
In [1]: df.to_dict(orient='dict')
Out[1]:
{'colA': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'B', 3: 'C', 4: 'A'},
 'colB': {0: 'X', 1: nan, 2: 'Ya', 3: 'Xb', 4: 'Xa'},
 'colC': {0: 100, 1: 50, 2: 30, 3: 50, 4: 20},
 'colD': {0: 90, 1: 60, 2: 60, 3: 80, 4: 50}}

In [2]: df.to_dict(orient='list')
Out[2]:
{'colA': ['A', 'A', 'B', 'C', 'A'],
 'colB': ['X', nan, 'Ya', 'Xb', 'Xa'],
 'colC': [100, 50, 30, 50, 20],
 'colD': [90, 60, 60, 80, 50]

In [3]: df.to_dict(orient='series')
Out[3]:
{'colA': 0    A
 1    A
 2    B
 3    C
 4    A
 Name: colA, dtype: object, 'colB': 0      X
 1    NaN
 2     Ya
 3     Xb
 4     Xa
 Name: colB, dtype: object, 'colC': 0    100
 1     50
 2     30
 3     50
 4     20
 Name: colC, dtype: int64, 'colD': 0    90
 1    60
 2    60
 3    80
 4    50
 Name: colD, dtype: int64}

In [4]: df.to_dict(orient='split')
Out[4]:
{'columns': ['colA', 'colB', 'colC', 'colD'],
 'data': [['A', 'X', 100, 90],
  ['A', nan, 50, 60],
  ['B', 'Ya', 30, 60],
  ['C', 'Xb', 50, 80],
  ['A', 'Xa', 20, 50]],
 'index': [0, 1, 2, 3, 4]}

In [5]: df.to_dict(orient='records')
Out[5]:
[{'colA': 'A', 'colB': 'X', 'colC': 100, 'colD': 90},
 {'colA': 'A', 'colB': nan, 'colC': 50, 'colD': 60},
 {'colA': 'B', 'colB': 'Ya', 'colC': 30, 'colD': 60},
 {'colA': 'C', 'colB': 'Xb', 'colC': 50, 'colD': 80},
 {'colA': 'A', 'colB': 'Xa', 'colC': 20, 'colD': 50}]

In [6]: df.to_dict(orient='index')
Out[6]:
{0: {'colA': 'A', 'colB': 'X', 'colC': 100, 'colD': 90},
 1: {'colA': 'A', 'colB': nan, 'colC': 50, 'colD': 60},
 2: {'colA': 'B', 'colB': 'Ya', 'colC': 30, 'colD': 60},
 3: {'colA': 'C', 'colB': 'Xb', 'colC': 50, 'colD': 80},
 4: {'colA': 'A', 'colB': 'Xa', 'colC': 20, 'colD': 50}}
另一个例子

有一个字典:c = {'A': [0, 120, 115, 100, 91, 103], 'B': [0, 107, 25, 26, 121, 118]}
想要转换成这样:

方法一:从字典中构建一个键值元组列表,然后使用pandas将其转换为df。

c = {'A': [0, 120, 115, 100, 91, 103], 'B': [0, 107, 25, 26, 121, 118]}
data = [(i, j) for i in c.keys() for j in c[i]]

print(data):

python list转成dict python list转换为dict_python list转成dict_02

df = pd.DataFrame(data, columns=["keys", "values"])

print(df)

python list转成dict python list转换为dict_元组_03

方法二:(该方法得到了列表,需要再转换成dict)

c = {'A': [0, 120, 115, 100, 91, 103], 'B': [0, 107, 25, 26, 121, 118]}
list = []
for key, value in c.items():
    for i in value:
        list.append([key, i])

print(list)

python list转成dict python list转换为dict_dict_04

方法三:可以使用pandas创建包含两列(键和值)的数据框架,并将其保存

import pandas as pd
c = {'A': [0, 120, 115, 100, 91, 103], 'B': [0, 107, 25, 26, 121, 118]}
# define the second column name as "values"
df2 = pd.DataFrame({'values': c}).reset_index() 
# rename the first colum, here "keys"
df2.rename(columns={"index": "keys"}, inplace = True)

print(df2)

python list转成dict python list转换为dict_python_05

两个小tips

1.用列表中的值生成dict
new_list= [['key1','value1'],['key2','value2'],['key3','value3']]
new_dict = {}
for i in new_list:
    new_dict[i[0]] = i[1]   #字典赋值,左边为key,右边为value

得到new_dict :

python list转成dict python list转换为dict_python list转成dict_06

2.设置key并且添加value(列表)
dict={}
dict.setdefault('a',[]).append(1)
dict.setdefault('a',[]).append(2)
dict.setdefault('a',[]).append(3)
dict.setdefault('b',[]).append(4)

得到dict:

python list转成dict python list转换为dict_元组_07

zip函数

zip函数属于python的内建函数(内置函数),主要用来进行并行迭代,可以把两个序列合并在一起,返回一个元组的列表。
python zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同:在 Python 2.x zip() 返回的是一个列表。
示例一

#-*- coding:UTF-8 -*-
data = ['小明','小李','小方']
number = [100,200,300]
for name,num in zip(data,number):
    print(f'{name}的账户余额为{num}')

运行结果:

小明的账户余额为100
小李的账户余额为200
小方的账户余额为300

zip函数可以作用于任意数量的序列,并且可以应用于不等长的序列,当短序列“耗尽”时就会停止。

示例二

#-*- coding:UTF-8 -*-
# 以python3版本演示
    
for num_1,num_2 in zip(range(3),range(5)):
    print(f'zip函数演示:{num_1},{num_2}')

运行结果:

zip函数演示:0,0
zip函数演示:1,1
zip函数演示:2,2

由输出结果可以看到,zip函数以短序列为准,当短序列遍历结束时,for循环就会遍历结束。

将Python列表转换为字典的十种不同方法 (Ten different ways to convert a Python list to a dictionary)

翻译自: https://medium.com/better-programming/10-ways-to-convert-lists-to-dictionaries-in-python-d2c728d2aeb8

1,Converting a list of tuples to a dictionary
将元组列表转换为字典
2,Converting two lists of the same length to a dictionary
将两个相同长度的列表转换为字典
3,Converting two lists of different length to a dictionary
将两个不同长度的列表转换为字典
4,Converting a list of alternative key, value items to a dictionary
将备用键,值项列表转换为字典
5,Converting a list of dictionaries to a single dictionary
将词典列表转换为单个词典
6,Converting a list into a dictionary using enumerate()
使用enumerate()将列表转换成字典
7,Converting a list into a dictionary using dictionary comprehension
使用字典理解将列表转换为字典
8,Converting a list to a dictionary using dict.fromkeys()
使用dict.fromkeys()将列表转换成字典
以下实例展示了 fromkeys()函数的使用方法:

seq = ('Google', 'Runoob', 'Taobao')
dict = dict.fromkeys(seq) print "新字典1为 : %s" % str(dict)
dict = dict.fromkeys(seq, 10) print "新字典2为 : %s" % str(dict)

以上实例输出结果为:

新字典1为 : {'Google': None, 'Taobao': None, 'Runoob': None} 
新字典2为 : {'Google': 10, 'Taobao': 10, 'Runoob': 10}

9,Converting a nested list to a dictionary using dictionary comprehension
使用字典理解将嵌套列表转换为字典
10,Converting a list to a dictionary using Counter()
使用Counter()将列表转换为字典