我有两个示例列表,我想要实现的是获得一个嵌套的默认字典和值的总和。
下面的代码运行得很好:
from collections import defaultdict
l1 = [1,2,3,4]
l2 = [5,6,7,8]
dd = defaultdict(int)
for i in l1:
for ii in l2:
dd[i] += ii
但是,我要做的是在d字典中创建一个默认键:
from collections import defaultdict
l1 = [1,2,3,4]
l2 = [5,6,7,8]
dd = defaultdict(int)
f
我是python的新手,我从一些地方读到了一些代码片段。它是计数排序的一个实现。
代码如下:
from collections import defaultdict
def sort_colors(A):
ht = {} # a hash map
ht = defaultdict(lambda:0, ht) # with default value 1
for i in A:
ht[i] += 1
ret = []
for k in [0, 1, 2]:
ret.extend
我想要解析文件中的数据,并且对于每一行,我想验证每一段数据。假设文件的前几行如下所示:
id|date|rate|notes
1|2016-07-23|0.765|foo
2|2016-07-23|0.432|
1|2016-07-24|0.697|bar
我希望确保date和rate值是有效的,并且我有一些函数可以检查它们是否有效。如果输入有效,这些函数返回一个值,如果输入无效,则抛出一个错误。例如:
def validate_date(string):
parts = [int(x) for x in string.split("-")
return da
以下代码是合法的:
class MyClass:
print(lambda: MyClass())
class MyClass:
print(lambda: self())
class MyClass:
children = defaultdict(lambda: MyClass())
mc = MyClass()
print(mc.children)
cc = mc.children[0]
print(cc.children)
然而,中的以下代码是非法的:
class MyClass:
def f(): return MyClass()
print(
为了让下面的代码工作,有没有办法拥有一个defaultdict(defaultdict(int))?
for x in stuff:
d[x.a][x.b] += x.c_int
根据x.a和x.b元素,需要临时构建d。
我可以使用:
for x in stuff:
d[x.a,x.b] += x.c_int
但这样我就不能使用:
d.keys()
d[x.a].keys()
我在pythontips上看到了这个例子。当defaultdict接受一个参数"tree“并返回"tree”时,我不理解第二行。
import collections
tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
some_dict = tree()
some_dict['color']['favor'] = "yellow"
# Works fine
运行此代码后,我检查了some_dict的类型
defaultdict(< function < lambda > a
如果我想设置子字典中的变量,有没有办法动态创建缺少的键。
本质上,我想创建任何缺少的关键点并设置我的值。
self.portdict[switchname][str(neighbor['name'])]['local']['ports'] = []
目前我正在做这件事,但它很混乱:
if not switchname in self.portdict:
self.portdict[switchname] = {}
if not str(neighbor['name']) in self.portdict[switchnam
我正在尝试使用嵌套的DataFrame并将其转换为嵌套字典。
下面是具有以下唯一值的原始DataFrame:
输入:df.head(5)
产出:
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1 Katherine Harry Potter Boxed Set, Books... 5.0
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