字典作为关键值？

Question

我一直在寻找我的答案，可能只是没有使用正确的措辞，只能拿出列表作为字典键值。

我需要20个csv文件和anonomyze标识学生，老师，学校和地区的信息用于研究测试数据。 csv文件的范围从20K到50K行和11到20列，并不都具有相同的信息。

一个文件可能有：

studid, termdates, testname, score, standarderr 

而另一位可能有：

termdates, studid, studfirstname, studlastname, studdob, ethnicity, grade 

而另一个可能：

termdates, studid, teacher, classname, schoolname, districtname 

我把不同的数据到字典对于每种类型的文件/数据集，也许这不是最好的，但是当我尝试使用字典时，我陷入了困境用于当学生可以采取多个测试的密钥值即语言，阅读，数学等

例如：

studDict{studid{'newid': 12345, 'dob': 1/1/1, test1:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, test2:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, 'school': 'Hard Knocks'}, 
     studid1{'newid': 12345, 'dob': 1/1/1, test1:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, test2:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, 'school': 'Hard Knocks'}} 

的方法在其上库中的任何指导或短暂的方向将不胜感激。我了解足够多的Python，我不需要全面掌控，但帮助我穿过街道会很棒。 ：d

澄清

我买彩票中奖超过这个项目确实被多次使用，所以简单的方法更好的一个更好的机会。如果这将是一个重复的项目，我很可能将数据转储到数据库表中并从那里开始工作。

Answer 1

您不能将字典用作字典的关键字。密钥必须是可散列的（即不可变的），并且字典不是，因此不能用作密钥。

您可以将字典存储在另一个字典中，与任何其他值相同。你可以，比如做

studDict = { studid: {'newid': 12345, 'dob': 1/1/1, test1:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, test2:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, 'school': 'Hard Knocks'}, 
    studid1: {'newid': 12345, 'dob': 1/1/1, test1:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, test2:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, 'school': 'Hard Knocks'}} 

假设你已经定义studid和studid1别处。

Answer 2

字典不能是一个关键字，但字典可以是另一个字典中的某个关键字的值（字典的字典）。 然而，，为每个元组实例化不同长度的字典可能会使您的数据分析变得非常困难。

考虑使用Pandas在适当的情况下使用null值读取元组到数据框中。

dict API：https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#mapping-types-dict

Pandas数据处理包：http://pandas.pydata.org/

Answer 3

如果我正确地解释你，你到底想与学生dict（即studid）作为关键和不同的学生相关数据作为价值？这可能不是你想要什么，但我认为这将指向你在正确的方向（改编自this answer）：

import csv 
from collections import namedtuple, defaultdict 

D = defaultdict(list) 
for filename in files: 
    with open(filename, mode="r") as infile: 
     reader = csv.reader(infile) 
     Data = namedtuple("Data", next(reader)) 
     for row in reader: 
      data = Data(*row) 
      D[data.studid].append(data) 

到底应该给你的字典D与stuid S作为键和测试结果列表作为值。每个测试结果是一个namedtuple。 这假设每个文件都有一个studid列！。

Answer 4

如果您可以提前知道文件的顺序，那么在csv的帮助下为它创建字典并不困难。

文件tests.csv：

12345,2015-05-19,AP_Bio,96,0.12 
67890,2015-04-28,AP_Calc,92,0.17 

在同一个目录下一个Python文件作为tests.csv：

import csv 

with open("tests.csv") as tests: 
    # Change the fields for files that follow a different form 
    fields = ["studid", "termdates", "testname", "score", "standarderr"] 
    students_data = list(csv.DictReader(tests, fieldnames=fields)) 

# Just a pretty show 
print(*students_data, sep="\n") 
# {'studid': '12345', 'testname': 'AP_Bio', 'standarderr': '0.12', 'termdates': '2015-05-19', 'score': '96'} 
# {'studid': '67890', 'testname': 'AP_Calc', 'standarderr': '0.17', 'termdates': '2015-04-28', 'score': '92'} 

Answer 5

更明确请。您的解决方案取决于设计。

你在学区有学校，在每个学校你有老师或学生。

首先你通过地区和学校

districts = { 
       "name_district1":{...}, 
       "name_district2":{...}, 
       ..., 
       "name_districtn":{...}, 
       } 

订购您DATAS每个distric：

# "name_districtn" 
     { 
     "name_school1": {...}, 
     "name_school2": {...}, 
     ..., 
     "name_schooln": {...}, 
     } 

为每所学校： ＃ “name_schooln”

{ 
    id_student1: {...}, 
    id_student2: {...}, 
    ..., 
    id_studentn: {...} 
} 

并为每个学生...你定义他的元素

，你也可以定义一个字典所有的学生，但你必须设计为每个学生一个uniq的ID在这种情况下，例如：

uniq_Id = "".join(("name_district","name_school", str(student_id))) 
    Total = { 
      uniq_Id: {'dob': 1/1/1, test1:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, test2:{'score': 50, 'date': 1/1/15}, 'school': 'Hard Knocks'}} , 
      ..., 
      }