Python中一些高效的数据操作

曾经终败给现在 2023-10-09 10:10 3阅读 0赞

1.  列表统计

chars = ["a", "b", "a", "c", "a", "d"]

使用count获取单个字符出现次数

chars.count("a")

使用Counter的most\_commom获取 出现次数最多的前几位

from collections import Counter
    print(Counter(chars).most_common(2)

1.  字典键值的集合操作

字典的keys()支持 并集`|`交集 `&` 差集`-` 等集合操作

dict_a = {"a": 1, "b": 2, "c": 3 }
    dict_b = {"a": 1, "c":2, "d": 4}
    
    dict_a.keys() & dict_b.keys()

当字典的values都是字符串(无嵌套)时,字典的items()也支持集合操作  
**断言字典a包含字典b**

assertFalse(dict_b.items() - dict_b.items())

1.  列表嵌套字典操作

fruits = [{"name": "apple", "price": 4},
    {"name": "orange", "price": 5}, {"name": "pear", "price":6} ,{"name": "apple", "price": 5}]

**排序**

sorted(fruits, key=lambda x: x["price"])

> 可以使用itemgetter代替lambda表达式  
> from operator import itemgetter  
> sorted(fruits, itemgetter("price"))

**最小**

mim(fruits, key=lambda x: x["price"])

**最大**

max(fruits, key=lambda x: x["price"])

**使用堆获取最大/最小的前几个**

import heapq
    heapq.nlargest(2, fruits, key=lambda x: x["price"])
    heapq.nsmallest(2, fruits, key=lambda x: x["price"]

**分组groupby**

from itertools import goupby
    groupby(fruits, key=lambda x:x["name"])

> 更多学习资料请加添加作者微信：lockingfree获取

转载于:https://www.cnblogs.com/superhin/p/11454971.html

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