14.有如下车牌和车辆归属地,形成一个新的字典,显示每个归属地的车辆共有多少:...

本文介绍了一种通过车牌首字符匹配地区代码,统计各归属地车辆数量的方法。使用Python字典进行数据处理,展示了两种不同的实现方式,适用于车牌归属地统计的场景。

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有如下车牌和车辆归属地,形成一个新的字典,显示每个归属地的车辆共有多少:
cars = ['鲁A32444','鲁B12333','京B8989M','⿊C49678','⿊C46555','沪B25044','冀G11111','⿊C42355']
locals = {'冀':'河北', '⿊':'⿊⻰江', '鲁':'⼭东', '鄂':'湖北', '湘':'湖南','京':'北京'}
结果: {'⿊⻰江':3, '⼭东': 2, '北京': 1,'河北':1}
第一种:
dic={}
li=[]
for i in cars:
if i[0] in locals:
li.append(i)
for j in li:
dic[locals[j[0]]]=dic.get(locals[j[0]],0)+1
print(dic)
第二种:
dic = {}
for i in cars:
if locals.get(i[0]):
dic[locals[i[0]]] = dic.get(locals[i[0]],0) + 1
print(dic)

转载于:https://www.cnblogs.com/pythonblogs/p/11025326.html

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