how to merge dict and list

最新推荐文章于 2025-08-20 15:37:55 发布

guigui111111

最新推荐文章于 2025-08-20 15:37:55 发布

阅读量484

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guigui111111/article/details/9932091

python 专栏收录该内容

0 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何使用 Python 对字典和列表进行操作，包括字典的更新及列表的扩展方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

for dict:

a = {1:1,2:2}

b= {3:3}

a.update(b)

for list:

a = [1,2]

b = [3]

a.extend(b)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

guigui111111

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

100天精通Python（数据分析篇）——第67天：Pandas数据连接、合并、加入、添加、重构函数（merge、concat、join、append、stack、unstack）

努力让自己发光，对的人才能迎着光而来

12-05

1万+

一、数据连接（pd.merge） 1. left、right 2. how 3. on 4. left_on、right_on 5. sort 6. suffixes 7. left_index、right_index 二、数据合并（pd.concat） 1. index 没有重复的情况 2. index 有重复的情况 3. Data

关于Python中groupby，merge，concat的运用和这几个函数之间的区别

qq_34071917的博客

09-02

3626

数据挖掘和机器学习中会经常用到groupby()函数，merge()函数，concat()函数。groupby()函数主要对数据进行聚合，merge()一般情况下用来对两个Dataframe进行结合（一般情况下按照某一列进行将两个Dataframe进行连接），concat()一般情况下是直接在纵轴上面直接合并。下面来总结下这几个函数之间的用法和不同之处。 1.groupby() 1...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python函数to_dict使用

qq_43165880的博客

06-30

1万+

to_dict函数是将数据框数据转换为字典形式。 DataFrame.to_dict(*self*,orient='dict',into=) 都是转换为字典，但具体形式不同： orient='dict',默认,字典套字典：{column:{index:value}} orient ='list' ,字典里面为列表：{column：[values]} orient ='series',字典里为series形式：{column: Series(values)} orient ='split',字典里是数据对应

2. pandas 学习笔记：数据转换与转换为dict list

LCY133的博客

04-24

729

在 Pandas 中，将 DataFrame 转换为列表或字典有多种方式，具体取决于目标数据结构的格式需求。通过灵活组合这些方法，可以高效完成从数据清洗到建模前的所有准备工作。支持多种数据处理方式和数据类型转换。• 确保转换后的数据类型符合预期（如日期时间可能转为字符串）。• 支持的数据类型：数值、字符串、日期时间、分类、布尔等。• 数据处理方式：清洗、转换、合并、分组、时间序列等。通过灵活选择转换方式，可以高效适配不同数据处理需求！• 数据导出：二维列表或带列名的嵌套列表。的性能优于手动遍历（如。

Merge, join, and concatenate

平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。

08-07

459

objs : a sequence or mapping of Series or DataFrame objects. If a dict is passed, the sorted keys will be used as the keys argument, unless it is passed, in which case the values will be selected (see below). Any None objects will be dropped silently unles

Sortingx HOW TO

林景的博客

12-25

2128

Get to Know Sortingx.

How to Use Ghostscript

子曰小玖的博客

05-09

2115

How to Use Ghostscript Table of contents Invoking Ghostscript Help at the command line:gs -h Selecting an output device Output resolution Output to files One page per file Choosing ...

Python Pandas Merge, join and concatenate

weixin_30546189的博客

04-12

418

Pandas提供了基于 series, DataFrame 和panel对象集合的连接/合并操作。 Concatenating objects 先来看例子： from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'A': [...

Pandas -- Merge,join and concatenate

acoikw2620的博客

03-19

235

Merge, join, and concatenate pandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel objects with various kinds of set logic for the indexes and relational ...

Python中拼接两个dict的list来实现类SQL的连接

零零发不爱ai的博客

12-30

319

在Python中，你可以使用pandas库来处理数据，并实现类似SQL的连接操作。当然，如果你不想使用pandas库，可以使用Python内置的数据结构和函数来实现类似SQL的连接操作。如果存在，则将两个字典合并，并将合并后的字典添加到结果列表。，即内连接，只保留两个DataFrame都有的键值。在这个例子中，我们首先创建了两个包含字典的列表。在这个例子中，我们首先创建了两个包含字典的列表。函数将这两个DataFrame根据共同的列。参数指定了连接的类型，这里使用的是。这显示了两个DataFrame中。

python list转dict

最新发布

spark_dev的博客

08-20

744

避坑经验：发现先安装vllm后安装LlamaFactory有依赖冲突，改为先安装LlamaFacotory后安装vllm。直接安装 2.2.0，这个安装有点久，耐心等。合并原模型与lora训练结果。autodl的学术加速。训练后，目录结构与大小。

数据预处理数据清洗准备篇-------pandas库的缺失值处理方法

Sunhen_Qiletian的博客

08-20

991

解析引擎，可选 'c' (C语言引擎，更快) 或 'python' (Python引擎，功能更全)：填充方法 ('backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None)：0 或 'index' (检查每列)，1 或 'columns' (检查每行)：0 或 'index' (删除行)，1 或 'columns' (删除列)：'any' (有缺失就删除) 或 'all' (全部为缺失才删除)：文件编码，如 'gbk', 'utf-8' 等。

Selenium使用指南

HUACE4600的博客

08-19

1346

前面的代码你看不懂，也没关系，我们再来叙述一下selenium工作的过程1.selenium client(python等语言编写的自动化测试脚本)初始化一个service服务，通过Webdriver启动浏览器驱动程序chromedriver.exe2.通过RemoteWebDriver向浏览器驱动程序发送HTTP请求，浏览器驱动程序解析请求，打开浏览器，并获得sessionid，如果再次对浏览器操作需携带此id。

Huggingface-Qwen2源码解读

Jeremy程序员

08-19

1525

本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。

Python函数:装饰器

2403_86719076的博客

08-18

1632

本章介绍了python函数中的装饰器

if not os.path.exists('model/easy_feature_select.csv'): df_importances = df_importances[:150] df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据筛选后的特征重新加载数据 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) # 相关系数，补充未被筛选为重要特征但与重要特征相关性较大的其他特征 feature_list = x_train.columns.tolist() df_corr = x_train.corr() df_corr = df_corr.replace(1, 0) # 筛选出相关系数大于0.85的特征 for i in range(len(df_corr.columns)): if i >= len(df_corr.columns): break column = df_corr.columns[i] names = df_corr[abs(df_corr[column]) >= 0.85].index.tolist() if names: print(column, '的强相关特征：', names) feature_list = [i for i in feature_list if i not in names] df_corr = x_train[feature_list].corr() continue #feature_list = list(set(feature_list + ['呼叫次数', '入网时长（月）', # 'MOU_avg', 'DOU_avg', '省外流量占比_avg'])) df_feature = pd.DataFrame(feature_list, columns=['features']) df_importances = pd.merge(df_feature, df_importances, on='features', how='left') df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据筛选后的特征重新加载数据 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) # 重新训练 bst = fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test) df_importances = feature_imp(model=bst, x_train=x_train, plot=True) df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据重新排序的特征训练模型 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) bst = fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test)

07-15

然后，将筛选后的特征列表 feature_list 和 df_importances 数据框进行合并，并将合并结果保存到 'model/easy_feature_select.csv' 文件中。再次重新加载数据，获取新的训练集和测试集。接下来，重新训练模型，并...