Python数据类型(set,dict)

集合

集合具有很多优点，比如集合内没有重复值，相当于具有了自动去重的操作，集合还可以做很多判断，比如判断是否存在某元素等操作。还可以与List 直接相互转化

在做文件判断的时候可以转化为集合，然后去做交集，并集等操作，

集合并集

A|B 结果会得到及包含A也包含B的集合

集合交集

A&B 结果会得到既存在A也存在B中的集合

集合差集

A-B 结果会得到存在A但是不存在B的集合

对称差集

A^B 结果会得到存在A或者存在B中但是不在A，B中同时出现的集合

集合添加元素

可以通过add操作

集合删除元素

可以用pop 或者转化成List采用list的方法 str(A[i]).strip()

注意

集合不能够排序，元素每次出现的顺序也可能不一致

新建集合

a=set()  #创建空集合

集合添加元素

a.add(c) #如果C已经存在于a的元素中，那么则不会做任何的添加操作。

字典 dict

字典具有key 和value

创建字典 可以使用

a={'name':bob,'age':12}

获取字典内值的最大值

max(dict,key=dict.get)

增加字典key

例如对a增加列为gender的属性

a[gender]='female'
a.update({'gender':'female'})

将string 转换为dict 采用eval() 

 

延伸

对于elements = {'hydrogen': {'number': 1, 'weight': 1.00794, 'symbol': 'H'},

'helium': {'number': 2, 'weight': 4.002602, 'symbol': 'He'}}

给其中的hydrogen和helium添加一个is_noble_gas列一个为Flase,一个为True

elements['hydrogen']['is_noble_gas']=Flase
elements['helium']['is_noble_gas']=True

将字典导出到CSV，采用pd.DataFrame.from_dict

pd.DataFrame.from_dict(a,orient='index')   #orient默认是把key当做列名来呈现，使用index就是当做一行一行的呈现