问题标签 [python-collections]

假设我正在使用以下 OrderedDict：

order_dict = OrderedDict([("a",1), ("b",2), ("c",3)])

在某些时候，我想获取 (key,value) 项并定义一个迭代器，并在需要时开始移动它：

我想知道是否order_dict.items()还会保留相同的订单？

正如我所观察到的，它似乎确实保留了订单，但我无法证明这一点。

我想要一个函数check来检查给定的list减少（“归结”）到给定函数下的一个值reduce_function。（一个常见的例子可能是检查列表列表是否仅包含相等长度的子列表。）

我至少看到了以下三种方法来实现这一点。对于他们每个人，我都看到了一些优点和缺点。在我看来，它们中的任何一个都没有真正的可读性。你能给我一个详细的概述：

哪一个会被认为是最具可读性和最“pythonic”的？

1. 测量一组缩减值的长度。

这似乎最易读，但需要reduce_function返回一个哈希：

2.统计组数

3. 用于all与第一个元素进行比较

这需要一个额外的 -or语句（可以用if-else语句代替）来涵盖lst为空的情况。

这是我的代码

每次我运行它都会产生不同的输出。我怎样才能解决这个问题？
输出：

假设我有一套：

现在我想对该集合中每个可能的无序对执行操作，比如加法。对于我会做的清单：

但对于一套我能想到的最好的方法是：

这对我来说似乎并不令人满意：一个是因为代码具有更高的复杂性，也因为它不太清晰。什么是pythonic（和快速）的方式来做到这一点？

我有一个包含 N 列整数对象值的熊猫数据框。列中的值与特定随机实验的结果相关联。例如，如果我要调用 df.head()：

我感兴趣的是确定特定列中每个唯一值出现的次数。仅考虑第 0 列，我可能希望知道我在这个实验中观察到值“17”的次数，在我们上面的框中，我们可以看到这在第 0 列的前 5 个条目中发生了两次。

通过 Pandas 本身或其他方式执行此操作的最佳方法是什么？

我考虑的第一种方法是将该列折叠到一个字典中，其中键是观察到的数据值，字典值与该特定键的计数相关联。我使用了 Python Collections 中的 Counter 数据结构。

这会导致类型错误。

如果我用 print(dataEntry) 块替换 user0Counter.update() 方法，则迭代 df[0] 没有问题。

等等。

我有一个字典：

我想得到'created_at'。

我尝试过不同的方法，但没有成功……我认为这种方法可行：

result = di.values()[0]但我得到一个TypeError: 'dict_values' object does not support indexing

但事实并非如此。

以下是我的数据：

我想把它放到一个列表中，使它看起来像这样：

我的问题是只有最后一个元素被推送到整个列表中。结果如下所示：

我将如何解决这个问题？

在 python 中，当我将我的集合转换为列表时，这样的任务的算法复杂度是多少？它只是对集合进行类型转换，还是需要将项目复制到不同的数据结构中？发生了什么？

我很想知道复杂性是恒定的，就像 Python 中的很多东西一样。

在 Python 中使用,和类似的可迭代对象实现类似str.strip()行为的方法是什么？listtuple

例子：

str.strip()-喜欢

str.lstrip()-喜欢

str.rstrip()-喜欢

实现功能的原型如下

collections.Counter对于收集计数并将计数作为对象进行操作非常有用。您可以执行以下操作：

这实质上是按项目的键对项目进行分组，并对每个组的值求和。

Counter什么是重用具有非整数值的功能的最少代码方式？

这些值将添加定义为我想要的组值“减少”操作：例如字符串和列表（它们都已__add__定义为连接）。

照原样，我们得到：

在 的代码中collections.Counter，有一个硬编码的假设，即值是整数，因此到处都是类似self.get(k, 0)和count > 0乱七八糟的东西。因此，子类化似乎Counter不会比重写我自己的专业（或通用）自定义类（可能使用）少得多collections.defaultdict。

相反，似乎包装值（例如str和list）以便能够使用 0 进行操作，就好像它是一个空元素一样，这可能是一种优雅的方法。