[DAY 3] Dictionary
사전 (dictionary)
- 데이터를 저장 할 때는 구분 지을 수 있는 값을 함께 저장
- 구분을 위한 데이터 고유 값을 Identifier 또는 Key 라고함
- Key 값을 활용하여, 데이터 값(Value)를 관리함
- key와 value를 매칭하여 key로 value를 검색
- 다른 언어에서는 Hash Table 이라는 용어를 사용
{Key1:Value1, Key2:Value2, Key3:Value3 …} 형태
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student_info = {20140012:'Sungchul', 20140059:'Jiyong',20140058:'JaeHong'} student_info[20140012] student_info[20140012] = 'Janhyeok' student_info[20140012] student_info[20140039] = 'wonchul' student_info >>> country_code = {} # Dict 생성, country_code = dict() 도 가능 >>> country_code = {＂America＂: 1, ＂Korea＂: 82, ＂China＂: 86, ＂Japan＂: 81} >>> country_code # {＇America＇: 1, ＇China＇: 86, ＇Korea＇: 82, ＇Japan＇: 81} >>> country_code.items() # Dict 데이터 출력 # Dict_items([(＇America＇, 1), (＇China＇, 86), (＇Korea＇, 82), (＇Japan＇, 81)]) >>> country_code.keys() # Dict 키 값만 출력 # Dict_keys(["America", "China", "Korea", "Japan"]) >>> country_code["German"]= 49 # Dict 추가 >>> country_code # {'America': 1, 'German': 49, 'China': 86, 'Korea': 82, 'Japan': 81} >>> country_code.values() # Dict Value만 출력 # dict_values([1, 49, 86, 82, 81]) >>> for k,v in country_code.items(): print ("Key : ", k) print ("Value : ", v) ''' Key : America Value : 1 Key : Gernman Value : 49 Key : China Value : 86 Key : Korea Value : 82 Key : Japan Value : 81 ''' >>> "Korea" in country_code.keys() # Key값에 "Korea"가 있는지 확인 # True >>> 82 in country_code.values() # Value값에 82가 있는지 확인 # True
OrderedDict
- collections - OrderedDict
- Dict와 달리, 데이터를 입력한 순서대로 dict를 반환함
- 그러나 dict도 python 3.6 부터 입력한 순서를 보장하여 출력함
Dict type의 값을, value 또는 key 값으로 정렬할 때 사용 가능
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from collections import OrderedDict d = OrderedDict() d['x'] = 100 d['y'] = 200 d['z'] = 300 d['l'] = 500 for k, v in d.items(): print(k, v) for k, v in OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[0])).items(): print(k, v) for k, v in OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1])).items(): print(k, v)
defaultdict
- collections - defaultdict
Dict type의 값에 기본 값을 지정, 신규 값 생성시 사용하는 방법
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from collections import defaultdict d = defaultdict(object) # Default dictionary를 생성 d = defaultdict(lambda: 0) # Default 값을 0으로 설정합 print(d["first"])
ex) 하나의 지문에 각 단어들이 몇 개나 있는지 세고 싶은 경우
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# Text-mining 접근법 - Vector Space Model text = """A press release is the quickest and easiest way to get free publicity. If well written, a press rv elease can result in multiple published articles about your firm and its products. And that can mean new prospects contacting you asking you to sell to them. ….""".lower().split() # print(text) # ['a', 'press', ...] from collections import OrderedDict word_count = defaultdict(lambda: 0) # Default 값을 0으로 설정합 for word in text: word_count[word] += 1 for i, v in OrderedDict(sorted( word_count.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True)).items(): print(i, v)
ex) command analyzer
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import csv def getKey(item): # 정렬을 위한 함수 return item[1] # 신경 쓸 필요 없음 command_data = [] # 파일 읽어오기 with open("command_data.csv", "r") as csvfile: spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') for row in spamreader: command_data.append(row) command_counter = {} # dict 생성, 아이디를 key값, 입력줄수를 value값 for data in command_data: # list 데이터를 dict로 변경 if data[1] in command_counter.keys(): # 아이디가 이미 Key값으로 변경되었을 때 command_counter[data[1]] += 1 # 기존 출현한 아이디 else: command_counter[data[1]] = 1 # 처음 나온 아이디 dictlist = [] # dict를 list로 변경 for key, value in command_counter.items(): temp = [key,value] dictlist.append(temp) sorted_dict= sorted(dictlist, key=getKey, reverse=True) # list를 입력 줄 수로 정렬 print (sorted_dict[:100]) # List의 상위 10객값만 출력