日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

Python中怎么實現1:n:1的數據結構?

瀏覽:238日期:2022-07-11 17:21:23

問題描述

首先有大量的數據,數據的分為3個單元組成:

類型 第一個值 第二值

比如現在有100條這樣的數據。如何處理呢?第一步我的想法就是通過字典來構建1:n:1。但是,現在情況是。如果類型為key的話,那么如果有相同類型要怎么處理?因為字典的key是唯一的。

第二步的情況是,我要通過第一個值來獲取第二值。我要怎么才能在不知道第一個值的情況下通過第一個值來獲取第二個值?

謝謝!~

可能表達不清楚,我舉例說明一下1:n:1的比如有兩條數據是這樣的

類型第一個值第二個值 (1) zhangsan 2017-01-01 是的我來了 (2) zhangsan 2017-05-01 我要走了

然后我想要組成這樣的東西:

’zhangsan’:{{’2017-01-01’: ’是的我來了’},{’2017-05-01’:’我要走了’}}

這是我想要的結果。也就是說。1:n:1表示 類型:第一個值:第二個值不知道有沒有可行的方案

問題解答

回答1:

第一個: 如果在同一類型前提下, 第一個值是唯一的話, 那么可以試下下面的結構:

value = ’1:n:1’mapping = defaultdict(dict)value_type, fir_val, sec_val = value.split(’:’)mapping = { value_type: {fir_val: sec_val }}

上面的意思就是, 創(chuàng)建一個默認值為字典的字典mapping, 然后用類型和第一個值分別作為索引的key, 我個人覺得, 在類型和第一個值的共同約束下, 找到的第二個值應該是唯一的, 如果不是唯一的, 那么就要考慮是否覆蓋, 還是以列表的形式存在

第二個:如果你采用我上面的數據結構, 那么你在不知道第一個值的前提下, 只能遍歷mapping[value_type], 然后判斷值是否你想要的

回答2:

這個1:n:1 是什么意思?映射關系嗎?不過這個并不重要,我有一個簡單粗暴的方法就是每條數據寫成一個3元組(type,val1,val2),然后把每條數據都存到數組里[];在構建數組的時候做3個dict,typeDict = {type:[arrIdx]},val1Dict={val1:[arrIdx]},val2Dict={val2:[arrIdx]}當要用type查找數據的時候就從typeDict從查找所有與type對應的記錄位置。同理val1和val2一樣。當要查找typeA,val1=n的時候只需要把從typeDict,val1Dict查出的結果集做交集就好了。

回答3:

如果大量數據,似乎應該是用數據庫比如mysql或者是pandas這樣專門處理數據的包會效率更高啊。pandas還有專門to_dict的函數。

標簽: Python 編程
相關文章:
日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区
午夜日本精品| 国产精品三级| 国产免费av国片精品草莓男男| 亚洲精品网址| 欧美日韩日本国产亚洲在线| 人在线成免费视频| 欧美精品导航| 蜜桃久久久久久| 在线综合视频| 中文一区一区三区免费在线观 | 岛国av在线网站| 国产成人精品一区二区三区免费| 国产欧美日韩一区二区三区四区 | 免费观看久久久4p| 日韩精品中文字幕吗一区二区| 91福利精品在线观看| 亚洲一区二区小说| 在线观看亚洲精品福利片| 亚洲三级在线| 国产亚洲一区二区三区啪| 国产极品一区| 久久精品网址| 高清在线一区| 国产模特精品视频久久久久| 亚洲精品在线a| 国产精品嫩草影院在线看| 韩国久久久久久| 激情国产在线| 一区二区不卡| 欧美aa在线观看| 日韩欧美高清一区二区三区| 久久久久久久欧美精品| 久久青草久久| 黄色成人91| 蘑菇福利视频一区播放| 在线视频亚洲| 欧美一区二区三区久久精品| 蜜臀av一区二区三区| 欧美日一区二区三区在线观看国产免| 日韩精品亚洲专区在线观看| 国产欧美一级| 日本一二区不卡| 日本在线高清| 婷婷国产精品| 亚洲欧洲另类| 日韩中文av| 久久麻豆视频| 精品亚洲美女网站| 精品国产18久久久久久二百| 久久人人88| 国产日韩视频| 欧美成人久久| 日韩中文字幕1| 日韩精品电影一区亚洲| 中文字幕系列一区| 国产日韩免费| 国产综合婷婷| 麻豆精品国产91久久久久久| 91精品二区| 欧美片第1页| 日本a口亚洲| 午夜av一区| 日本不卡高清| 亚洲一区二区三区四区五区午夜| 国产精品对白久久久久粗| 伊人久久成人| 伊人久久高清| 久久精品免费看| 亚洲三级网站| 欧美成人精品| 日韩免费视频| 青青国产91久久久久久| 国产模特精品视频久久久久| 在线中文字幕播放| 欧美日韩夜夜| 中文字幕一区二区精品区| 久久美女精品| 久久久久久久欧美精品| 国产一卡不卡| 欧美精品影院| 深夜福利一区| 色综合视频一区二区三区日韩| 日韩深夜视频| 国产午夜一区| 亚洲人成高清| 亚洲男人在线| 日韩av一二三| 国产伦精品一区二区三区千人斩| 免费的成人av| 激情婷婷综合| 野花国产精品入口| 国产亚洲精品自拍| 亚洲在线网站| 亚洲一级淫片| 国产欧美精品| 91亚洲国产高清| 亚洲激情久久| 日韩三级一区| 麻豆国产欧美日韩综合精品二区| 美女视频网站久久| 亚洲制服一区| 午夜亚洲福利| 中文字幕亚洲影视| 丁香婷婷久久| 日韩精品91| 日韩精品dvd| 日韩一区精品视频| 亚洲乱码久久| 久久精品国产99国产| 在线综合亚洲| 国产精品一在线观看| 精品三级国产| 亚洲欧洲日本mm| 国产精品激情| 丝袜美腿一区二区三区| 久久国际精品| 亚洲高清激情| 日本不卡视频一二三区| 日韩免费一区| 久热re这里精品视频在线6| 国产精品久久久久久模特 | 91精品国产自产观看在线| 日本91福利区| 香蕉人人精品| 欧美激情三区| 免费人成黄页网站在线一区二区| 免费视频一区二区三区在线观看| 久久高清免费| 久久国产三级精品| 亚洲欧美日韩国产综合精品二区 | 影音先锋国产精品| 久久99久久久精品欧美| 国产视频一区三区| 天堂中文在线播放| 国产精品99久久免费观看| 韩国精品主播一区二区在线观看| 91精品国产一区二区在线观看 | 亚洲福利国产| 欧美激情久久久久久久久久久| 国产一区导航| 国产一区视频在线观看免费| 国产精品对白| 国产九九精品| 国产精品亚洲综合在线观看| 91精品观看| 尹人成人综合网| 欧美日韩国产传媒| 欧美一区二区三区激情视频| 在线人成日本视频| 亚洲综合电影| 中文在线中文资源| 日韩欧美看国产| 99精品视频在线观看免费播放| 精品国产aⅴ| 日韩深夜视频| 久久视频国产| 亚洲午夜电影| 在线视频免费在线观看一区二区| 91精品91| 日本精品不卡| 欧美福利专区| 蜜桃久久久久久久| 日韩激情一区二区| 日本a口亚洲| 美女视频黄免费的久久| 国产精品不卡| 夜久久久久久| 欧美伊人久久| 久草精品视频| 激情综合亚洲| 久久久亚洲欧洲日产| 国产精品原创| 日韩精品一区二区三区免费观看| 精品久久中文| 大香伊人久久精品一区二区 | 欧美亚洲国产精品久久| 亚洲深夜av| 国产精品一区二区三区av | 97精品国产99久久久久久免费| 三级欧美在线一区| 日韩综合在线| 日韩影院免费视频| 亚洲爱爱视频| 国产成人精品亚洲线观看 | 开心激情综合| 中文字幕一区二区三区四区久久| 神马午夜在线视频| 国产精品3区| 日韩av在线播放中文字幕| 久久亚洲一区| 午夜国产精品视频| 中文字幕一区久| 老鸭窝一区二区久久精品| 午夜久久av | 麻豆久久久久久| 91九色综合| 欧美久久精品| 日韩av中文在线观看| 天海翼精品一区二区三区| 亚洲高清av|