Python辞書の概要

1はじめに
Pythonを使い始めたばかりの頃は、リストが大きくていいと思っていたので、基本的な使用ニーズも解決できました.徐々にPythonで処理されるデータが多ければ多いほど、自然と辞書の懐に移り、辞書はpandasのDataFrameやJSON形式のデータにシームレスに変換でき、使い勝手が非常に便利になります.
2辞書の概要
辞書は、任意のタイプのオブジェクトを格納できる可変コンテナです.辞書もPythonで唯一内蔵されているマッピングタイプで、一般的なフォーマットは以下の通りです.

dict = {'Alice': '2341', 
         'Beth': '9102',
        'Cecil': '3258'}

辞書の各キー値ペアはコロン(:)で分割され、各ペア間はカンマ(,)で分割され、辞書全体がカッコ({})に含まれ、空の辞書は2つのカッコで構成されています.キーは一意でなければなりませんが、値は必要ありません.値は任意のデータ型を取得できますが、文字列、数値、メタグループなどのキーは可変でなければなりません.
3辞書の作成
3.1直感的な方法
直接、カッコに次のキー値ペアを入力すると、辞書が作成されます.

>>> dict = {'Alice': '2341', 
            'Beth': '9102',
           'Cecil': '3258'}

3.2 dict関数
データ処理ではdict関数を使用し、他のマッピングまたは(キー、値)ペアのシーケンスによって辞書を作成します.コードは次のとおりです.

>>> items = [('name', 'Gumby'), ('age','42')]
>>> my_dict = dict(items)
>>> my_dict
{'age': 42, 'name': 'Gumby'}
>>> my_dict['name']
'Gumby'

または、キーワードパラメータを使用して辞書を作成します.コードは次のとおりです.

>>> my_dict = dict(name='Gumby', age=42)
>>> d
{'age': 42, 'name': 'Gumby'}

他のデータフォーマットも辞書に簡単に変換できることが多く、例えばJSONフォーマットのデータは、ここでは展開されません.
4辞書の基本操作
操作
コメント
dict[key]
キーキーに対応する値を返す
dict[key]=value
キーキーに対応する値をvalueに割り当てる
del dict[key]
辞書のキーがkeyのアイテムを削除
key in dict
dictにキーの項目が含まれているかどうかを確認します.
len(dict)
dictのアイテム(キー-値ペア)の数を返します.
ディクショナリでキーをチェックするメンバーシップは、リストで値をチェックするメンバーシップよりも効率的です.
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