5. Dictionary와 List 다루기

기존 자료 구조인 dictionary와 list의 활용 방법을 몇 가지 예제를 통해 살펴보고자 한다.

Dictionary

Key로 Value얻기(get)

get 메서드는 key에 해당하는 value를 가져올 때 사용한다. 만약 key가 존재하지 않는다면, 두 번째 인자로 전달된 기본값을 반환한다.

a = {'name': 'pey', 'phone': '0119993323', 'birth': '1118'}
print(a.get('name'))  # 'pey'
print(a.get('phone', 0))  # '0119993323'

DataFrame을 Dictionary로 변환

import pandas as pd

word_count = pd.DataFrame({'단어': ['hello', 'world'], '빈도': [1, 2]})

# 첫 번째 방법
count_dic = word_count.set_index('단어')['빈도'].to_dict()

# 두 번째 방법
count_dic_alt = dict(zip(word_count['단어'], word_count['빈도']))

Dictionary 값 넣기

# 다중 dictionary인 경우 
if key in my_dict:
	my_dict[key][date] = df 
else:
	my_dict[key] = {'date': df}

Dictionary 합치기

여러 dictionary에 동일한 key가 있을 때, 각 key에 대한 value를 합치는 방법

dict_list = [{'a': 1}, {'a': 2}, {'a': 3}, {'b': 1}]
result = {
	key: sum(d.get(key, 0) for d in dict_list) 
	for key in set().union(*dict_list) # 모든 딕셔너리 키들을 합친 유니크한 집합 
    }

List

리스트 내 값의 type 바꾸기

my_list = ['1', '2', '3']
my_list = list(map(int, my_list))

리스트 간 차집합

a_list = [1, 2, 3, 4]
b_list = [3, 4, 5, 6]
difference = list(set(a_list) - set(b_list))

리스트 내 원소의 출현 횟수 세기

from collections import Counter

elements_list = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']
C = Counter(elements_list)
most_common = C.most_common(1)   # 가장 많이 나타난 원소 찾기
d_cols = [k for k,v in C.items() if v==12]  # 특정 횟수에 대한 원소 찾기