Python：字典可以用于索引吗？答案

【问题标题】：Python : Can Dictionary be used for indexing?Python：字典可以用于索引吗？
【发布时间】：2017-10-29 07:21:54
【问题描述】：

这是我在 StackOverflow 上的第一个问题，我搜索了很多网站，但找不到我想要的（或没有注意到）。请不要气馁:)

另外，这是我第一次使用 Python 编程，我很困惑。

我有一个文本文件，里面有 3 列，用 WhiteSpaces 分隔。这些列是DeptID、CourseID、NumberofStudentsEnrolled。

这里是示例数据：

101 10001 23
102 10002 30
102 10004 5
102 10005 13
105 10006 59
105 10007 77

所以，每当我调用DeptID 索引和CourseID 索引时，程序都会给我注册的学生人数。

例如：NumberofEnrolled("101","10001") 应该给出23 作为答案。

我应该改用矩阵吗？因为我有点迷路了。我知道我想要什么，但我不知道它在Python 中叫什么。

import numpy

depts = []
courses = []

file = open("C:\\Info.txt", "r")

# SPLIT EVERY LINE INTO 3 PIECES : DeptID , CourseID , Enrolled
for line in file:
    depts.append(line.split()[0]) # ADD Depts
    courses.append(line.split()[1])  # ADD Courses

# CLOSE THE FILE
file.close()  

# I HAVE TRIED NUMPY BUT COULDN'T HANDLE WITH IT.
numpyList = numpy.zeros((57, 57), dtype = numpy.int32)    

dept_array = numpy.array(dept)
course_array = numpy.array(course)


test_dict = {}
for i in range(len(dept_array)):
test_dict[dept_array[i]] = course_array[i]

test_dict 输出为：

{'101': '10001', '102': '10005', '105': '10007'}

此输出仅获取多个数据的最后一个数据。我想我需要一种可以在里面容纳多对的类型。

【问题讨论】：

我建议查看 dataframes 和 pandas
我不能用 numpy 做这个吗？
这可以通过字典轻松完成，您不一定需要重量级（numpy 或 pandas）解决方案

标签： python dictionary indexing

【解决方案1】：

您可以轻松地将数据读入字典字典：

data = {}
for line in file:
    dept, course, num_students = line.split()
    data.setdefault(dept, {})[course] = int(num_students)

现在您可以查找了：

>>> data["101"]["10001"]
23

【讨论】：

【解决方案2】：

其他人给了你一些选择。

我会提议，因为 (deptID, courseID) 对是唯一的，您可以使用元组作为密钥。

depts = dict()

depts[(101,10001)] = 23
depts[(102,10002)] = 30
depts[(102,10004)] = 5
depts[(102,10005)] = 13
depts[(105,10006)] = 59
depts[(105,10007)] = 77


print(depts)
#output: {(102, 10002): 30, (101, 10001): 23, (105, 10006): 59, (102, 10005): 13, (105, 10007): 77, (102, 10004): 5}

print(depts.keys())
#output: [(102, 10002), (101, 10001), (105, 10006), (102, 10005), (105, 10007), (102, 10004)]

#should you ever need to access all the courses associated with an ID you 
#can use a filter with a lambda or more easily a List Comprehension
#to identify that data.  But this will be have O(n) time look up as opposed
#to a dictionary of dictionaries which would have a O(1) look up for 
#associated courseID lookups.
print([catalogue[1] for catalogue in depts.keys() if catalogue[0] == 102])
#output: [10002, 10005, 10004]


for (i,j) in depts.keys() :
    print (depts[(i,j)])
#output:   30
#output:   23
#output:   59
#output:   13
#output:   77
#output:   5

【讨论】：

对不起，我是 Phyton 的新手 :) 所以我可以做类似depts[(i, j)]
没有什么可以为 bud 道歉的。如果您希望将来更多地使用 python，您可能需要获取 Oreilly 的 python 食谱的副本。它帮助了很多人，我认为这是一本相当不错的读物。
谢谢@FredMan。我可以做类似 depts[(i, j)] 的事情吗？
当然。将 i 设置为某个变量，将 j 设置为某个变量，然后调用 depts[(i,j)] 它会找到学生人数。我将编辑我的帖子以提供示例。
非常感谢。这很有帮助:)

【解决方案3】：

如果您将数据转换为字典会很容易。

打开您的 info.txt 文件并另存为 info.csv。这样做的原因是，因为 csv 可以轻松处理空格或逗号以及任何其他分隔符。

import csv

data_dict = {}
# you can change the delimiter if its something other than space.
with open("C:\\Info.txt", "r") as fobj:
    data = csv.reader(fobj, delimiter=' ')

    # reading the rows/lines of the file
    for row in data:
        if row[0] in data_dict.keys():
            data_dict[row[0]][row[1]] = row[2]
        else:
            data_dict[row[0]] = {row[1]: row[2]}

def func(dept_id, course_id):
    # check whether the dept_id exists in your current dictonary
    if dept_id in data_dict.keys():
        # check whether the course_id exists in your current dictonary
        if course_id in data_dict[dept_id].keys():
            return data_dict[dept_id][course_id]
        else:
            print ('Invalid course id')
    else:
        print ('invalid department id')

print func('101', '10001')

【讨论】：

当前错误，data_dict[row[0]] = {row[1]: row[2]} 将继续覆盖与row[0] 关联的值，而不是向其添加新数据。
@donkopotamus 感谢您指出这一点。我现在已经更正了。

【解决方案4】：

如果您真的想同时使用 DeptID 和 CourseID，您似乎需要一个二维查找表（不是实际的 Python 内置的东西），首先查找 DeptID（在字典中）可能会给您一个表（字典）与对应于该部门的注册编号配对的 CourseID。

效率有点低，但在我看来，所有 CourseID 都将是唯一的，如果是这样，您是否可以仅基于此进行查找？

【讨论】：